1 KL散度 KL散度(Kullback–Leibler divergence) 定义如下: $D_{K L}=\sum\limits_{i=1}^{n} P\left(x_{i}\right) \times \log \left(\frac{P\left(x_{i}\right)}{Q\left(x_{i}\right)}\right)$ 目标:证明上式非负. 2 凸函数与凹函数 连续函数 $f(x)$ 的定义域为 $I$ ,如果对 $I$ 内任意两个实数 $x_{1}$ , $x_{2}$

Kullback-Leibler divergence 形式: 性质: 非负 P=Q时,D[P||Q]=0 不对称性:D(P||Q)≠D(Q||P) 自信息:符合分布 P 的某一事件 x 出现,传达这条信息所需的最少信息长度为自信息,表达为 熵:从分布 P 中随机抽选一个事件,传达这条信息所需的最优平均信息长度为香农熵,表达为 交叉熵:用分布 P 的最佳信息传递方式来传达分布 Q 中随机抽选的一个事件,所需的平均信息长度为交叉熵,表达为 KL 散度:用分布 P 的最佳信息传递方式来传达分布 Q,

1 设        $$\bex        \phi(x)=\sum_{i=1}^j c_i\chi_{E_i}(x),\quad c_i\geq 0,        \eex$$ 其中        $$\bex        E_i\mbox{ 可测},\quad E_i\mbox{ 两两不交},\quad E=\cup_{i=1}^j E_i,        \eex$$ 则定义        $$\bex        \int_E \phi(x)\rd x=\sum_{i=1}^

本节中, 设 $f,g,f_i$ 是可测集 $E$ 上的非负可测函数, $A,B$ 是 $E$ 的可测子集.       1 定义: (1) $f$ 在 $E$ 上的 Lebesgue 积分        $$\bex        \int_E f(x)\rd x        =\sup\sed{\int_E\phi(x)\rd x; 0\leq \phi\leq f}.        \eex$$ (2) $f$ 在 $E$ 上 Lebesgue 可积 $\dps{\lra \int_Ef

1.介绍: 当我们开发一个分类模型的时候,我们的目标是把输入映射到预测的概率上,当我们训练模型的时候就不停地调整参数使得我们预测出来的概率和真是的概率更加接近. 这篇文章我们关注在我们的模型假设这些类都是明确区分的,假设我们是开发一个二分类模型,那么对应于一个输入数据,我们将他标记为要么绝对是正,要么绝对是负.比如,我们输入的是一张图片,来判断这张图片是苹果还是梨子. 在训练过程中,我们可能输入了一张图片表示的是苹果,那么对于这张输入图片的真实概率分布为y=(苹果:1,梨子:0),但是我们的模型

https://www.cnblogs.com/silent-stranger/p/7987708.html 1.介绍: 当我们开发一个分类模型的时候,我们的目标是把输入映射到预测的概率上,当我们训练模型的时候就不停地调整参数使得我们预测出来的概率和真是的概率更加接近. 这篇文章我们关注在我们的模型假设这些类都是明确区分的,假设我们是开发一个二分类模型,那么对应于一个输入数据,我们将他标记为要么绝对是正,要么绝对是负.比如,我们输入的是一张图片,来判断这张图片是苹果还是梨子. 在训练过程中,我们

KL DivergenceKL( Kullback–Leibler) Divergence中文译作KL散度,从信息论角度来讲,这个指标就是信息增益(Information Gain)或相对熵(Relative Entropy),用于衡量一个分布相对于另一个分布的差异性,注意,这个指标不能用作距离衡量,因为该指标不具有对称性,即两个分布PP和QQ,DKL(P|Q)DKL(P|Q)与DKL(Q|P)DKL(Q|P)计算的值一般不相等,若用作距离度量,一般需要对公式加以修改,后文讲到. KL Dive

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Dijkstra算法解决了有向图G=(V,E)上带权的单源最短路径问题,但要求所有边的权值非负. Dijkstra算法是贪婪算法的一个很好的例子.设置一顶点集合S,从源点s到集合中的顶点的最终最短路径的权值均已确定.算法反复选择具有最短路径估计的顶点u,并将u加入到S中,对u 的所有出边进行松弛.如果可以经过u来改进到顶点v的最短路径的话,就对顶点v的估计值进行更新. 如上图,u为源点,顶点全加入到优先队列中. ,队列中最小值为u(值为0),u出队列,对u的出边进行松弛(x.v.w),队列最小值

1. 问题 给定一列数字数组 a[n], 求这个数组中最长的 "和>=0" 的子数组. (注: "子数组"表示下标必须是连续的. 另一个概念"子序列"则不必连续) 举个例子: 数组 a[n] = {1, 2, -4, 5, -6, 1}, 最长的和非负的子数组为 {1, 2, -4, 5}, 其他子数组要么和<0, 要么长度<4 2. 暴力法 我们先来看看暴力解法和时间复杂度 1. 如果我求出所有的数组前缀和 即P(i) = a

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1002 输入的数都是正整数,比较好处理,注意进位. //非负大整数加法 # include <stdio.h> # include <string.h> # define MAX 1100 int main() { int t; char Num1[MAX], Num2[MAX], Num3[MAX];//Num3[] 用于保存结果 scanf("%d", &t); f

在 SSAS 系列 - 实现第一个 Cube 以及角色扮演维度,度量值格式化和计算成员的创建 中主要是通过已存在的维度和事实数据创建了一个多维数据集,并同时解释了 Role-Playing Dimension 角色扮演维度,计算成员,计算成员格式化等内容.在这篇文章中主要是分析和理解在多维数据集设计过程中的聚合函数,对应不同类别的度量值根据需求的不同在聚合函数的选择上也会有所不同. 继续使用在上一篇 SSAS 文章中创建的示例,在 BIWORK_FirstCube 中能看到有两组度量值维度组和各

编写一个算法,将非负的十进制整数转换为其他进制的数输出,10及其以上的数字从‘A’开始的字母表示. 要求: 1) 采用顺序栈实现算法: 2)从键盘输入一个十进制的数,输出相应的八进制数和十六进制数. #include "stdio.h" #define StackSize 100 typedef char ElemType; typedef struct { ElemType data[StackSize]; int top; }SqStack; int trans(int d, in

问题的提法是:给定一个没有负权值的有向图和其中一个点src作为源点(source),求从点src到其余个点的最短路径及路径长度.求解该问题的算法一般为Dijkstra算法. 假设图顶点个数为n,则针对其余n-1个点需要分别找出点src到这n-1个点的最短路径.Dijkstra算法的思想是贪心法,先找出最短的那条路径,其次找到次短的,再找到第三短的,依次类推,直到找完点src到达其余所有点的最短路径.下面举例说明算法和贪心过程. 如下图所示(该图源自<数据结构预(用面向对象方法与C++语言描述)(

转自:http://blog.csdn.net/lihongxun945/article/details/46730835 表单是前端非常重要的一块内容,并且往往包含了错误校验等逻辑. React对表单元素做了专门的优化处理,他对表单元素做了一些抽象,使得他们的使用方式更统一更规范. 约束性和非约束性组件 表单里面出来了一个新的概念叫“约束性组件”.那么如何理解约束性组件和非约束性组件呢. 约束性组件,简单的说,就是由react管理了它的value,而非约束性组件的value就是原生的DOM管理

机器学习作业的第一题最后一问卡住了,要证明 非负随机变量X满足 1 - F(X) 在 (0,+∞)上的积分是E(X);  关键的地方是积分换序,看原来的答案真的很难理解,画个图一下就懂了,码个链接,便于以后查看.

Uplift Decision Tree With KL Divergence Intro Uplift model 我没找到一个合适的翻译,这方法主要应用是,探究用户在给予一定激励之后的表现,也就是在电商领域,比如我们给一部分用户发了一些优惠券,那么这些行为是否将"转化"用户呢?是否会起一些积极作用呢?Uplift Model是模拟增量操作对个人行为的影响的.(经济学的人研究) 而在决策树中,我们给一部分样本treatment,而不给另一部分样本treatment,这样相当于每个样本

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一.约束性和非约束性组件: 非约束性组: MV: <input type="text" defaultValue="a" /> 这个 defaultValue 其实就是原生DOM中的 value 属性. 这样写出的来的组件,其value值就是用户输入的内容,React完全不管理输入的过程. 约束性组件: MVVM: <input value={this.state.username} type="text" onChange={

1.问题背景 问题:一个输入框,输入的是月份,保证输入的内容只能是非负正整数 2.JavaScript代码 function checkMonth() { $("month").keyup(function(){ var temp = $(this).val(); $(this).val(temp.replace(/ \ D/^0/g,'')); })bind("paste",function(){ var temp = $(this).val(); $(this)