【机器学习】Kullback-Leibler散度实现数据监控

[无水先生]

一、说明
        本篇叙述了KL 散度的数学、直觉和如何实际使用；以及它如何最好地用于过程监测。Kullback-Leibler 散度度量（相对熵）是信息论中的一种统计测量方法，通常用于量化一个概率分布与参考概率分布之间的差异。

        虽然 KL 散度很受欢迎，但它有时会被误解。在实践中，有时也很难知道何时使用一种统计距离检查而不是另一种。这篇博文介绍了如何使用 KL 散度、它在实践中的工作原理，以及何时应该和不应该使用 KL 散度来监控漂移。
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