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标题: 机器学习笔记十：各种熵总结（二） [打印本页]

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作者: 重光兰衣    时间: 2018-11-1 10:22
标题: 机器学习笔记十：各种熵总结（二）
机器学习笔记十：各种熵总结（二）二.相对熵

相对熵又称互熵，交叉熵，鉴别信息，Kullback熵，Kullback-Leible散度（即KL散度）等。
6 G  z% j6 @/ e7 b设p(x)和q(x)是取值的两个概率概率分布，则p对q的相对熵为:

( L) y  P6 E: Y4 M3 a# K0 F9 u在一定程度上面，相对熵可以度量两个随机变量的距离。也常常用相对熵来度量两个随机变量的距离。当两个随机分布相同的时候，他们的相对熵为0，当两个随机分布的差别增大的时候，他们之间的相对熵也会增大。
但是事实上面，他并不是一个真正的距离。因为相对熵是不具有对称性的，即一般来说 相对熵还有一个性质，就是不为负。
( U& u6 L, E0 u# k; @9 t: F* B
* q/ G8 F  F: `! E* P$ T' X# Q三.互信息
: w! O& n/ a; J% u% B  y2 X4 ~3 F互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量，它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量，或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不确定性。
* M  |; Q7 W" W8 B两个随机变量X,Y的互信息，定义为X,Y的联合分布和独立分布乘积的相对熵。

) |1 e0 C! S6 [6 u! x! f
那么互信息有什么更加深层次的含义呢？首先计算一个式子先：

" z& R4 J8 T3 r# R0 V3 ^2 W

从这个公式可以知道，X的熵减去X和Y的互信息之后，可以得到在Y给定的情况下X的熵。

四.总结
1 ]. \3 t9 J# N$ s3 O" }

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