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微分熵
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2021年10月27日 (三) 20:44的版本
删除98字节
、
2021年10月27日 (三) 20:44
→正态分布中的最大化
第102行:
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\end{align}</math>
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--[[用户
:
CecileLi|CecileLi]]([[用户讨论:CecileLi|讨论]]) 【审校】补充翻译:
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:<math>0\leq D{KL}(f{g)=\int{-\infty}^\infty f(x)\log\left(\frac{f(x)}{g(x)}\right)dx=-h(f)-\int{-\infty}^\infty f(x)\log(g(x))dx。</math>
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<math>0\leq D{KL}(f{g)=\int{-\infty}^\infty f(x)\log\left(\frac{f(x)}{g(x)}\right)dx=-h(f)-\int{-\infty}^\infty f(x)\log(g(x))dx。</math>
现在请注意
现在请注意
第142行:
第140行:
:<math>g(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}</math>
:<math>g(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}</math>
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==例子:指数分布==
==例子:指数分布==
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