- Kullback-Leibler distance
- Статистика: расстояние Кульбака-Лейблера
Универсальный англо-русский словарь. Академик.ру. 2011.
Kullback-Leibler distance
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Kullback–Leibler divergence — In probability theory and information theory, the Kullback–Leibler divergence[1][2][3] (also information divergence, information gain, relative entropy, or KLIC) is a non symmetric measure of the difference between two probability distributions P … Wikipedia
Divergence de Kullback-Leibler — En théorie des probabilités et en théorie de l information, la divergence de Kullback Leibler[1], [2] (ou divergence K L ou encore entropie relative) est une mesure de dissimilarité entre deux distributions de probabilités P et Q. Elle doit son… … Wikipédia en Français
Divergence De Kullback-Leibler — En théorie des probabilités et en théorie de l information, la divergence de Kullback Leibler[1] [2] (ou divergence K L ou encore Entropie relative) est une mesure de dissimilarité entre deux distributions de probabilités P et Q. Elle doit son… … Wikipédia en Français
Divergence de kullback-leibler — En théorie des probabilités et en théorie de l information, la divergence de Kullback Leibler[1] [2] (ou divergence K L ou encore Entropie relative) est une mesure de dissimilarité entre deux distributions de probabilités P et Q. Elle doit son… … Wikipédia en Français
Distance de Bhattacharyya — En statistiques, la distance de Bhattacharyya est une mesure de la similarité de deux distributions de probabilités discrètes. Elle est reliée au coefficient de Bhattacharyya , qui est une mesure statistique du recouvrement de deux ensembles d… … Wikipédia en Français
Information bottleneck method — The information bottleneck method is a technique introduced by Tishby et al [1] for finding the best tradeoff between accuracy and complexity (compression) when summarizing (e.g. clustering) a random variable X, given a joint probability… … Wikipedia
Multivariate kernel density estimation — Kernel density estimation is a nonparametric technique for density estimation i.e., estimation of probability density functions, which is one of the fundamental questions in statistics. It can be viewed as a generalisation of histogram density… … Wikipedia
Chow-Liu tree — A first order dependency tree representing the product on the left. A Chow Liu tree is an efficient method for constructing a second order product approximation of a joint distribution, first described in a paper by Chow Liu (1968). The goals of… … Wikipedia
Statistical inference — In statistics, statistical inference is the process of drawing conclusions from data that are subject to random variation, for example, observational errors or sampling variation.[1] More substantially, the terms statistical inference,… … Wikipedia
Jensen's inequality — In mathematics, Jensen s inequality, named after the Danish mathematician Johan Jensen, relates the value of a convex function of an integral to the integral of the convex function. It was proved by Jensen in 1906 [Jensen, J. Sur les fonctions… … Wikipedia
Boltzmann machine — A Boltzmann machine is the name given to a type of stochastic recurrent neural network by Geoffrey Hinton and Terry Sejnowski. Boltzmann machines can be seen as the stochastic, generative counterpart of Hopfield nets. They were one of the first… … Wikipedia
