2つの確率分布の間の類似性を測る指標の1つである．2つの確率分布P（x）とQ（x）に対して，以下の式で定義される："ただし，M（x）＝1 2（P（x）＋Q（x））．"ここで，DKLはKullbuck-Leibler-divergence（KL divergence）であり，P（x）とQ（x）が離散確率分布の場合には，以下の式で定義される："DKL［P||Q］＝x∈XP（x）log P（x）Q（x）．"KL divergenceもJS divergenceと同様に2つの確率分布間の差異を測る指標であるが，KL divergenceがDKL［P||Q］≠DKL［Q||P］と⾮対称である⼀⽅，JS divergenceはDJS［P||Q］＝DJS［Q||P］と対称である．（実験医学増刊3820より）

機械学習を生命科学に使う！

シークエンスや画像データをどう解析し、新たな生物学的発見につなげるか？

小林徹也，杉村　薫，舟橋　啓／編