数学小课堂:库尔贝勒交叉熵(K-L divergence,也叫KL散度)【量化度量错误预测所要付出的成本,避免制订出与事实相反的计划】
创始人
2025-05-29 14:49:41

文章目录

  • 引言
  • I 预备知识:置信度(Confidence Level)
    • 1.1 置信度的定义
    • 1.1 提高置信度
  • II 误判的代价函数
    • 2.1 信息偏差带来的损失
    • 2.2 库尔贝勒交叉熵的应用
    • 2.3 古德-图灵估计(Good-Turing Estimate)

引言

从所有预见到的事情中拿出很少一些资源,分配给没有预见到的事情。

I 预备知识:置信度(Confidence Level)

1.1 置信度的定义

置信度:量化地衡量自己有多么确定一件事
置信度可以帮你衡量一个信息到底是否可靠,带有随机性质的结论,需要有95%的置信度。

1.1 提高置信度

增加所统计的样本的数量。对于能够重复的事情,要被检验足够多次之后,置信度才高。

II 误判的代价函数

库尔贝勒交叉熵࿱

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