Jensen-Shannon Divergence 是什么

Jensen-Shannon Divergence（JS散度）是一种用于衡量两个概率分布之间差异的指标。它是由K.L.散度（Kullback-Leibler Divergence）和对称性量（Symmetric Difference）组成的。JS散度可以用于衡量两个概率分布之间的相似度，也可以用于聚类、分类等机器学习任务中的特征选择。

相关问题

Jensen-Shannon Divergence 是什么，请给出计算公式

Jensen-Shannon Divergence（JS散度）用于衡量两个概率分布之间的差异，其计算公式为：

$$JS(P||Q) = \frac{1}{2} KL(P||M) + \frac{1}{2} KL(Q||M)$$

其中，$KL(P||Q)$表示P分布相对于Q分布的Kullback-Leibler散度，$M=\frac{1}{2}(P+Q)$是P,Q分布的平均值。

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Jensen-Shannon散度是一种用于衡量两个概率分布之间差异的指标。它是基于Kullback-Leibler散度的一种改进，可以避免KL散度的不对称性和无限大问题。Jensen-Shannon散度可以用于聚类、分类、信息检索等领域。它的计算方法比较简单，可以通过计算两个概率分布的平均分布来得到。