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Bien qu'il s'agisse d'une distance, ce n'est pas une [[métriques|métrique]], le type de distance le plus familier : elle n'est pas symétrique dans les deux distributions (contrairement à la variation de l'information) et ne satisfait pas à l'inégalité triangulaire.  
Bien qu'il s'agisse d'une distance, ce n'est pas une [[métriques|métrique]], le type de distance le plus familier : elle n'est pas symétrique dans les deux distributions (contrairement à la variation de l'information) et ne satisfait pas à l'inégalité triangulaire.  


En revanche, en termes de géométrie de l'information, il s'agit d'un type de divergence, d'une généralisation de la distance au carré et, pour certaines classes de distributions (notamment une famille exponentielle), elle satisfait à un théorème de Pythagore généralisé.  
En revanche, en termes de géométrie de l'information, il s'agit d'un type de [[divergence]], d'une généralisation de la distance au carré et, pour certaines classes de distributions (notamment une famille exponentielle), elle satisfait à un théorème de Pythagore généralisé.  


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Version du 14 mars 2023 à 10:46

Définition

En statistiques mathématiques, la divergence de Kullback-Leibler (également appelée entropie relative) est une mesure de dissimilarité entre deux distributions de probabilités.

Bien qu'il s'agisse d'une distance, ce n'est pas une métrique, le type de distance le plus familier : elle n'est pas symétrique dans les deux distributions (contrairement à la variation de l'information) et ne satisfait pas à l'inégalité triangulaire.

En revanche, en termes de géométrie de l'information, il s'agit d'un type de divergence, d'une généralisation de la distance au carré et, pour certaines classes de distributions (notamment une famille exponentielle), elle satisfait à un théorème de Pythagore généralisé.

Français

divergence de Kullback-Leibler

entropie relative

Anglais

Kullback–Leibler divergence

relative entropy

I-divergence

Source : ISI

Source : Wikipedia

Glossaire de la statistique DataFranca



Contributeurs: Maya Pentsch, wiki