entropy पर टैग किए गए जवाब

पूर्वानुमान द्वारा सामना किए जा रहे महत्वपूर्ण मुद्दों में से एक यह है कि क्या दी गई श्रृंखला का पूर्वानुमान लगाया जा सकता है या नहीं? मैं पीटर कैट द्वारा " एंट्रोपी फॉर ए ए प्रियोरी इंडिकेटर ऑफ फोरकास्टीबिलिटी " नामक एक लेख पर अड़ गया, जो किसी दिए गए …

10 time-series  forecasting  entropy  maximum-entropy  forecastability 

क्रॉस-एन्ट्रापी और पेप्लेक्सिटी के बीच संबंधों को समझने की कोशिश करना। सामान्य तौर पर एक मॉडल M , Perplexity (M) = 2 ^ एन्ट्रॉपी (M) के लिए । क्या यह रिश्ता सभी अलग-अलग एन-ग्रामों, यानी यूग्राम, बिग्राम आदि के लिए है?

10 natural-language  entropy  perplexity 

मैंने देखा कि कैफ (एक गहरी सीखने की रूपरेखा) ने अधिकांश मॉडल नमूनों के लिए उत्पादन परत के रूप में सॉफ्टमैक्स लॉस लेयर का उपयोग किया था ।SoftmaxWithLoss जहां तक ​​मुझे पता है, सॉफ्टमैक्स लॉस लेयर मल्टीमोनियल लॉजिस्टिक लॉस लेयर और सॉफ्टमैक्स लेयर का संयोजन है । कैफ से, उन्होंने …

9 multinomial  entropy  sums-of-squares  softmax 

मैं बिंदुवार पारस्परिक जानकारी के सामान्यीकृत रूप को समझने की कोशिश कर रहा हूं। एन पी m i =p m i ( x , y)एल ओ जी( पी ) एक्स , वाई)) )nपीममैं=पीममैं(एक्स,y)एलओजी(पी(एक्स,y))npmi = \frac{pmi(x,y)}{log(p(x,y))} लॉग-संयुक्त संभावना क्यों बिंदुवार पारस्परिक जानकारी को सामान्य बनाता है [-1, 1] के बीच? बिंदु …

9 entropy  information-theory  mutual-information 

लघु प्रश्न: यह सच क्यों है ?? लंबा सवाल: बहुत सरलता से, मैं यह जानने की कोशिश कर रहा हूं कि इस पहले समीकरण का क्या औचित्य है। पुस्तक का लेखक, जो मैं पढ़ रहा हूँ, ( यदि आप इसे चाहते हैं तो संदर्भ यहाँ है, लेकिन आवश्यक नहीं), निम्नलिखित …

9 probability  normal-distribution  entropy  maximum-entropy 

तो, मेरे पास 16 परीक्षण हैं जिनमें मैं एक व्यक्ति को बॉयोमीट्रिक विशेषता से हैमिंग दूरी का उपयोग करके प्रमाणित करने की कोशिश कर रहा हूं। मेरी दहलीज 3.5 पर सेट है। मेरा डेटा नीचे है और केवल परीक्षण 1 एक सच्चा सकारात्मक है: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

अभिवादन, वर्तमान में मैं आर में निम्नलिखित कार्य कर रहा हूं: require(zoo) data <- read.csv(file="summary.csv",sep=",",head=TRUE) cum = zoo(data$dcomp, as.Date(data$date)) data = zoo(data$compressed, as.Date(data$date)) data <- aggregate(data, identity, tail, 1) cum <- aggregate(cum, identity, sum, 1) days = seq(start(data), end(data), "day") data2 = na.locf(merge(data, zoo(,days))) plot(data2,xlab='',ylab='compressed bytes',col=rgb(0.18,0.34,0.55)) lines(cum,type="h",col=rgb(0,0.5,0)) सारांश का टुकड़ा। …

9 r  time-series  data-visualization  entropy