kl散度

机器学习特征筛选中的IV值详解：原理、应用与实现本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

构建AI智能体：六十二、金融风控系统：基于信息熵和KL散度的异常交易检测在数字化金融时代，欺诈交易已成为金融机构面临的重要挑战，欺诈交易已成为金融机构面临的重要挑战。传统基于规则的检测方法难以应对日益复杂的欺诈模式，今天我们实现一种基于信息论的智能金融风控系统，通过KL散度、信息增益和熵等核心信息论概念，我们可以使用信息熵来度量交易数据的混乱程度，并使用KL散度来比较正常和异常交易的分布差异，运用一些信息论的知识来构建一个兼具高性能和强可解释性的欺诈检测框架。

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决策树算法基础：信息熵相关知识本文对信息熵等概念进行系统梳理，为后续学习决策树系列算法做好准备挖坑待填：ID3、C4.5、CART、随机森林、LightGBM

【数据挖掘】KL散度（Kullback-Leibler Divergence, KLD）KL散度（Kullback-Leibler Divergence, KLD）是衡量两个概率分布 P 和 Q之间差异的一种非对称度量。它用于描述当使用分布 Q 逼近真实分布 P 时，信息丢失的程度。

一篇文章彻底搞懂熵、信息熵、KL散度、交叉熵、Softmax和交叉熵损失函数1. 熵是一个物理学概念，它表示一个系统的不确定性程度，或者说是一个系统的混乱程度。2. 信息熵：一个叫香农的美国数学家将熵引入信息论中，用来衡量信息的不确定性，并将它命名为 “香农熵” 或者 “信息熵”。

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