发布时间：2017-10-25 17:06:43
Kullback-Leibler Divergence，即K-L散度，是一种量化两种概率分布P和Q之间差异的方式，又叫相对熵。在概率学和统计学上，我们经常会使用一种更简单的、近似的分布来替代观察数据或太复杂的分布。K-L散度能帮助我们度量使用一个分布来近似另一个分布时所损失的信息。K-L散度定义见文末附录1。另外在附录5中.........【阅读全文】
发布时间：2017-10-25 16:53:58
Kullback-Leibler Divergence，即K-L散度，是一种量化两种概率分布P和Q之间差异的方式，又叫相对熵。在概率学和统计学上，我们经常会使用一种更简单的、近似的分布来替代观察数据或太复杂的分布。K-L散度能帮助我们度量使用一个分布来近似另一个分布时所损失的信息。K-L散度定义见文末附录1。另外在附录5中.........【阅读全文】
发布时间：2017-10-25 15:55:28
最近做用户画像，用到了KL散度，发现效果还是不错的，现跟大家分享一下，为了文章的易读性，不具体讲公式的计算，主要讲应用，不过公式也不复杂，具体可以看链接。 首先先介绍一下KL散度是啥。KL散度全称Kullback–Leibler divergence,也称为相对熵，信息增益，它是度量两个概率分布P与Q之间差异的一种不对称度量.........【阅读全文】
发布时间：2017-04-07 10:16:17
NSGA（非支配排序遗传算法）、NSGAII（带精英策略的非支配排序的遗传算法），都是基于遗传算法的多目标优化算法，都是基于pareto最优解讨论的多目标优化，遗传算法已经做过笔记，下面介绍pareto（帕累托）最优解的相关概念。本文是基于参考文献做的读书笔记。1 NSGA算法1.1 Paerot支配关系 .........【阅读全文】
发布时间：2017-04-01 10:38:23
遗传算法的手工模拟计算示例为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各 个主要执行步骤。 例：求下述二元函数的最大值： (1) 个体编码 &.........【阅读全文】
chinaunix网友2009-03-21 23:51
您好，我是中科院的学生，最近在学习蚁群算法在VRP上的应用，不是太懂VRP，看到您的博客里有一个关于VRP的matlab程序，如果方便的话，能不能发给我学习一下，万分感谢！ 我的邮箱是：xpei@ipp.ac.cn
