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5.5 信息论在机器学习中的应用:正则化、特征选择与模型比较 信息论不仅为理解和量化信息提供了坚实的数学基础,其核心概念——熵、互信息和Kullback-Leibler散度——更在机器学习的算法设计、理论分析和实际应用中扮演着至关重要的角色。这些概念超越了其通信理论的起源,成…
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