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machine-learning - gamma和epsilon在K-L散度计算中的作用是什么?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:30:47 25 4
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我想知道是否有人可以向我解释为什么 gamma 和 epsilon 可以用来计算两个文档之间的 K-L 散度?他们的角色是什么?我不太擅长数学,所以如果有人能用简单的术语向我解释,那将会非常有帮助。

感谢您的帮助!

最佳答案

我想您指的是论文 Using Kullback-Leibler Distance for Text Categorization 中定义的 gamma 和 epsilon 值.

epsilon 是术语不在文档中的概率。将其设置为一个较小的值而不是 0,以避免距离无限大。 gamma 是考虑 epsilon 的归一化系数,因此类别中某个术语的概率满足概率的属性(总和为 1)。

关于machine-learning - gamma和epsilon在K-L散度计算中的作用是什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58895873/

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