KL/JS散度就是常用的衡量数据概率分布的数值指标，可以看成是数据分布的一种“距离”，关于它们的理论基础可以在网上找到很多参考，这里只简要给出公式和性质，还有代码实现：
KL散度
有时也称为相对熵...python3代码：
import numpy as np
import scipy.stats
p=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])
q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05...python3代码：
import numpy as np
import scipy.stats
p=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])
q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05...，我们手上的更多是像每个人的身高这样的具体数据，那么怎么在python把它们转化为概率分布然后衡量距离呢？...下面我将演示一个身高分布预测比较的例子，用scipy的正态分布函数随机生成了真实的身高分布和两个预测，让我们用散度来评判哪个是更好的预测：
上代码：
from scipy.stats import norm
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
