纠结中,散分~

编程序实现设有10个学生的成绩分别为85、62、64、79、82、99、100、78、88、86，试编制一个子程序统计60~69分，70~79分 ,80~89分，90~99分及100分的人数，分别存放到S6,S7,S8,S9及S10单元中。

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变分贝叶斯推理（平均场理论，变分法，贝叶斯推断，EM 算法，KL 散度，变分估计，变分消息传递）

KL散度（Kullback–Leibler散度）是衡量两个概率分布差异的非对称度量。在变分贝叶斯推理中，KL散度被用来衡量近似分布与真实后验分布之间的差异。

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[nlp] KL散度与JS散度

1.KL散度KL散度( Kullback–Leibler divergence) (最大类间散度)是描述两个概率分布差异的一种测度。对于两个概率分布P、Q，二者越相似，KL散度越小。KL散度的性质