Машинное обучение вики
Qbrick (обсуждение | вклад)
(Новая страница: «'''Расстояние Кульбака — Лейблера''' - метрика между распределениями случайных величин. О…»)
Метка: sourceedit
 
Qbrick (обсуждение | вклад)
Метка: sourceedit
Строка 24: Строка 24:
   
 
<math> \ge -\ln{\mathbb{E}U} = -\ln {\sum_i P_i \frac{Q_i}{P_i}} = -\ln{\sum_i Q_i} = -\ln{1} = 0</math>
 
<math> \ge -\ln{\mathbb{E}U} = -\ln {\sum_i P_i \frac{Q_i}{P_i}} = -\ln{\sum_i Q_i} = -\ln{1} = 0</math>
  +
  +
4) Равно нулю только если <math>P = Q</math> с вероятностью 1. Это вытекает из доказательства неотрицательности и[[Теория выпуклости#Обращение неравенства Йенсена в равенство|критерия обращения неравенства Йенсена в равенство]].

Версия от 14:38, 22 июня 2017

Расстояние Кульбака — Лейблера - метрика между распределениями случайных величин. Обозначение: , причём откуда взялись две вертикальные палки науке неизвестно, по идее это просто функция от двух распределений и

Дискретный случай:

Непрерывный случай:

Свойства

1) Определено только для таких распределений, что

2) Несимметрично! Симметричная версия -

3) Неотрицательно

Доказательство неотрицательности (для дискретного случая):

Пусть - случайная величина, т.ч.

Тогда

Воспользуемся тем, что логарифм - выпуклая функция и неравенством Йенсена для неё.

4) Равно нулю только если с вероятностью 1. Это вытекает из доказательства неотрицательности икритерия обращения неравенства Йенсена в равенство.