entropy पर टैग किए गए जवाब

शैनन की एन्ट्रॉपी प्रत्येक परिणाम की संभावनाओं के लघुगणक द्वारा गुणा किए गए प्रत्येक परिणाम की संभावनाओं के योग का ऋणात्मक है। इस समीकरण में लघुगणक का क्या उद्देश्य है? एक सहज या दृश्य उत्तर (गहन गणितीय उत्तर के विपरीत) बोनस अंक दिए जाएंगे!

72 entropy  intuition  sequence-analysis 

मैं द्वि-आयामी बाइनरी मैट्रिक्स की एन्ट्रापी / सूचना घनत्व / पैटर्न-समानता को मापना चाहता हूं। मुझे स्पष्टीकरण के लिए कुछ तस्वीरें दिखाइए: इस प्रदर्शन में एक उच्च एंट्रॉपी होनी चाहिए: ए) इसमें मध्यम एन्ट्रापी होनी चाहिए: बी) ये चित्र, अंत में, सभी के पास शून्य-एन्ट्रापी होने चाहिए: सी) डी) इ) …

53 algorithms  binary-data  entropy  pattern-recognition  information 

मैंने यहां कुछ प्रश्न देखे हैं कि आम आदमी के संदर्भ में इसका क्या अर्थ है, लेकिन ये मेरे उद्देश्य के लिए बहुत आम हैं। मैं गणितीय रूप से समझने की कोशिश कर रहा हूं कि एआईसी स्कोर का क्या मतलब है। लेकिन एक ही समय में, मैं एक कठोर …

34 self-study  model-selection  aic  entropy  information-theory 

मैं एन्ट्रॉपी के बारे में पढ़ रहा हूं और निरंतर मामले में इसका क्या अर्थ है, इस पर विचार करते हुए एक कठिन समय आ रहा है। विकी पेज निम्नलिखित बताता है: घटनाओं की संभाव्यता वितरण, हर घटना की जानकारी राशि के साथ मिलकर, एक यादृच्छिक चर बनाता है जिसका …

32 entropy 

मुझे पता है कि एन्ट्रापी एक प्रक्रिया / चर की यादृच्छिकता का माप है और इसे निम्नानुसार परिभाषित किया जा सकता है। रैंडम वेरिएबल सेट : - । मैकाय द्वारा एंट्रॉपी एंड इंफॉर्मेशन थ्योरी की पुस्तक में, वह Ch2 में यह कथन प्रदान करता हैX∈X∈X \inAAAH(X)=∑xi∈A−p(xi)log(p(xi))H(X)=∑xi∈A−p(xi)log⁡(p(xi))H(X)= \sum_{x_i \in A} -p(x_i) …

32 uniform  entropy  maximum-entropy 

में इस पत्र , प्रतिभाशाली शोधकर्ता कोस्मा शालिज़ी का तर्क पूरी तरह से एक व्यक्तिपरक बायेसियन दृश्य स्वीकार करने के लिए, एक भी एक unphysical नतीजा यह है कि समय के तीर (एन्ट्रापी के प्रवाह द्वारा दिए गए) वास्तव में जाना चाहिए स्वीकार करना चाहिए कि पीछे की ओर । …

31 bayesian  entropy  maximum-entropy  philosophical 

क्रॉस वैलिडेट के बहुत फंसने के बाद, मुझे अभी भी ऐसा नहीं लगता है कि मैं सूचना सिद्धांत के दायरे से बाहर केएल विचलन को समझने के करीब हूं। यह एक मैथ पृष्ठभूमि के साथ किसी के रूप में अजीब है, क्योंकि सूचना सिद्धांत की व्याख्या को समझना बहुत आसान …

23 inference  entropy  information-theory  kullback-leibler  compression 

मैंने विभिन्न सेटिंग्स में कई वितरणों के उपयोग को सही ठहराने के लिए अधिकतम एन्ट्रापी के सिद्धांत का उपयोग किया है; हालाँकि, मुझे अभी तक एक सांख्यिकीय तैयार करने में सक्षम होना है, जैसा कि सूचना-सिद्धांत, अधिकतम एन्ट्रोपी की व्याख्या के विपरीत है। दूसरे शब्दों में, वितरण के सांख्यिकीय गुणों …

23 distributions  entropy  intuition  information-theory  maximum-entropy 

मैं किसी भी तरह से एक सांख्यिकीविद् नहीं हूँ (मैंने गणितीय आँकड़ों में एक कोर्स किया है, लेकिन इससे अधिक कुछ भी नहीं है), और हाल ही में, सूचना सिद्धांत और सांख्यिकीय यांत्रिकी का अध्ययन करते हुए, मैं "अनिश्चितता माप" / "एन्ट्रॉपी" नामक इस चीज से मिला। मैंने खिनचिन की …

21 entropy  inference 

एक छवि की एन्ट्रापी की गणना करने के लिए सबसे अधिक जानकारी / भौतिकी-सैद्धांतिक सही तरीका क्या है? मैं अभी कम्प्यूटेशनल दक्षता के बारे में परवाह नहीं करता - मैं इसे सैद्धांतिक रूप से यथासंभव सही चाहता हूं। चलो एक ग्रे-स्केल छवि के साथ शुरू करते हैं। एक सहज दृष्टिकोण …

21 spatial  entropy  image-processing 

संयुक्त रूप से विशिष्ट सेटों की परिभाषा में ("सूचना सिद्धांत के तत्व", ch। 7.6, पृष्ठ 195) में, हम उपयोग करते हैं एनपी(एक्सएन)=Π n मैं = 1 पी(एक्समैं)−1nlogp(xn)−1nlog⁡p(xn)-\frac{1}{n} \log{p(x^n)} रूप में साथ परिणाम का अनुभवजन्य एन्ट्रापी । मैं इस शब्दावली से पहले कभी नहीं आया था। यह पुस्तक के सूचकांक के …

19 information-theory  entropy 

मैं एक किताब या ऑनलाइन संसाधन की तलाश कर रहा हूं जो विभिन्न प्रकार के एन्ट्रॉपी को समझाता है जैसे कि नमूना एंट्रॉपी और शैनन एंट्रॉपी और उनके फायदे और नुकसान। क्या कोई मुझे सही दिशा दिखा सकता है?

18 references  entropy 

मान लीजिए कि मेरे पास दो सेट XXX और और इन सेटों पर एक संयुक्त संभाव्यता वितरण है । चलो और से अधिक सीमांत वितरण निरूपित और क्रमशः।YYYp(x,y)p(x,y)p(x,y)p(x)p(x)p(x)p(y)p(y)p(y)XXXYYY और बीच की पारस्परिक जानकारी को परिभाषित किया गया है: XXXYYYI(X;Y)=∑x,yp(x,y)⋅log(p(x,y)p(x)p(y))I(X;Y)=∑x,yp(x,y)⋅log⁡(p(x,y)p(x)p(y))I(X; Y) = \sum_{x,y}p(x,y)\cdot\log\left(\frac{p(x,y)}{p(x)p(y)}\right) यानी यह बिंदुवार आपसी जानकारी pmi का औसत …

18 entropy  mutual-information  information-theory 

मैं जानना चाहूंगा कि क्या ब्रिमन का रैंडम फॉरेस्ट (R randomForest package में रैंडम फॉरेस्ट) एक स्प्लिटिंग मानदंड (विशेषता चयन के लिए मानदंड) सूचना लाभ या गिन्नी इंडेक्स के रूप में उपयोग करता है? मैंने इसे http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm और R में यादृच्छिकतम पैकेज के लिए दस्तावेज़ीकरण में खोजने की कोशिश की …

15 r  random-forest  entropy  gini 

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information