Koevas 是什么意思啊？哪个好心人说下啊？
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解决时间 2021-11-08 05:42
- 提问者网友：川水往事
- 2021-11-07 05:06
Koevas 是什么意思啊？哪个好心人说下啊？
最佳答案
- 五星知识达人网友：野味小生
- 2021-11-07 05:16
人名。
Kovas 卡尔文
正确的应是(kullback-leibler)KL信息量法
K-L信息量法是本世纪中叶，由Kull-back和Leibler提出，用以判定两个概率分布的接近程度。其原理是以基准序列为理论分布，备选指标为样本分布，不断变化备选指标与基准序列时差，计算K-L信息量。K-L信息量最小时对应的时差数确定为备选指标的最终时差。
对于偶然的带有随机性的现象，通常可以认为是服从某一概率分布的随机变量的一些实现值。如果已知（或假设）真正的概率分布，而希望估计我们选择的概率模型与这一真的概率分布相近似的程度，从而估计模型的好坏，就需要一个度量，这就是Kullback-Leibler信息量，即K-L信息量。
Kovas 卡尔文
正确的应是(kullback-leibler)KL信息量法
K-L信息量法是本世纪中叶，由Kull-back和Leibler提出，用以判定两个概率分布的接近程度。其原理是以基准序列为理论分布，备选指标为样本分布，不断变化备选指标与基准序列时差，计算K-L信息量。K-L信息量最小时对应的时差数确定为备选指标的最终时差。
对于偶然的带有随机性的现象，通常可以认为是服从某一概率分布的随机变量的一些实现值。如果已知（或假设）真正的概率分布，而希望估计我们选择的概率模型与这一真的概率分布相近似的程度，从而估计模型的好坏，就需要一个度量，这就是Kullback-Leibler信息量，即K-L信息量。
全部回答
- 1楼网友：酒者煙囻
- 2021-11-07 05:30
人名。
Kovas 卡尔文
正确的应是(kullback-leibler)KL信息量法
K-L信息量法是本世纪中叶，由Kull-back和Leibler提出，用以判定两个概率分布的接近程度。其原理是以基准序列为理论分布，备选指标为样本分布，不断变化备选指标与基准序列时差，计算K-L信息量。K-L信息量最小时对应的时差数确定为备选指标的最终时差。
对于偶然的带有随机性的现象，通常可以认为是服从某一概率分布的随机变量的一些实现值。如果已知（或假设）真正的概率分布，而希望估计我们选择的概率模型与这一真的概率分布相近似的程度，从而估计模型的好坏，就需要一个度量，这就是Kullback-Leibler信息量，即K-L信息量。
Kovas 卡尔文
正确的应是(kullback-leibler)KL信息量法
K-L信息量法是本世纪中叶，由Kull-back和Leibler提出，用以判定两个概率分布的接近程度。其原理是以基准序列为理论分布，备选指标为样本分布，不断变化备选指标与基准序列时差，计算K-L信息量。K-L信息量最小时对应的时差数确定为备选指标的最终时差。
对于偶然的带有随机性的现象，通常可以认为是服从某一概率分布的随机变量的一些实现值。如果已知（或假设）真正的概率分布，而希望估计我们选择的概率模型与这一真的概率分布相近似的程度，从而估计模型的好坏，就需要一个度量，这就是Kullback-Leibler信息量，即K-L信息量。
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