information-theory पर टैग किए गए जवाब

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 निम्नलिखित प्रश्नों के लिए एक सहज व्याख्या की तलाश में हूं: सांख्यिकी और सूचना सिद्धांत में, भट्टाचार्य दूरी और केएल विचलन के बीच अंतर क्या है, दो असतत संभावना वितरण के बीच अंतर के उपाय के रूप में? क्या उनके पास बिल्कुल कोई संबंध नहीं है और दो संभावना …

33 mathematical-statistics  information-theory  kullback-leibler  bhattacharyya 

एंड्रयू अधिक जानकारी के लाभ को परिभाषित करता है : IG(Y|X)=H(Y)−H(Y|X)मैंजी(Y|एक्स)=एच(Y)-एच(Y|एक्स)IG(Y|X) = H(Y) - H(Y|X) जहां है सशर्त एन्ट्रापी । हालाँकि, विकिपीडिया उपरोक्त मात्रा को पारस्परिक जानकारी कहता है ।H(Y|X)H(Y|X)H(Y|X) दूसरी ओर विकिपीडिया दो यादृच्छिक चर के बीच सूचना लाभ को कुल्बैक-लीब्लर डाइवर्जेंस (उर्फ सूचना विचलन या रिश्तेदार एन्ट्रापी) के …

33 information-theory 

क्या दो सममित कोवरियस मैट्रिस (दोनों समान आयाम वाले) के बीच समानता या दूरी के कोई उपाय हैं? मैं केएल के विचलन के लिए एनालॉग्स के बारे में सोच रहा हूँ दो संभावना वितरण या वैक्टर के बीच यूक्लिडियन दूरी को छोड़कर मैट्रिस पर लागू होता है। मुझे लगता है …

28 distributions  hypothesis-testing  covariance-matrix  kullback-leibler  information-theory 

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 वर्गीकरण और प्रतिगमन पेड़ों का अध्ययन कर रहा हूं, और विभाजन स्थान के उपायों में से एक GINI स्कोर है। अब मैं सबसे अच्छा विभाजन स्थान निर्धारित करने के लिए उपयोग किया जाता है जब दो वितरणों के बीच एक ही डेटा की संभावना अनुपात का लॉग शून्य होता …

21 cart  likelihood-ratio  information-theory  kullback-leibler  gini 

परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

अभी हाल ही में, मैंने दो लेख पढ़े। पहला सहसंबंध के इतिहास के बारे में है और दूसरा नई विधि के बारे में है जिसे मैक्सिमल इन्फ़ॉर्मेशन कोएफ़िशिएंसी (एमआईसी) कहा जाता है। चर के बीच गैर-रेखीय सहसंबंधों का अनुमान लगाने के लिए एमआईसी पद्धति को समझने के लिए मुझे आपकी …

20 correlation  nonparametric  bioinformatics  information-theory  mutual-information 

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 

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 

आइए हम निम्नलिखित दो संभाव्यता वितरणों पर विचार करें P Q 0.01 0.002 0.02 0.004 0.03 0.006 0.04 0.008 0.05 0.01 0.06 0.012 0.07 0.014 0.08 0.016 0.64 0.928 मैंने कुल्बैक-लीब्लर विचलन की गणना की है जो कि बराबर है , मैं सामान्य रूप से जानना चाहता हूं कि यह …

18 interpretation  information-theory  kullback-leibler 

केएल विचलन गैर-नकारात्मक क्यों है? सूचना सिद्धांत के दृष्टिकोण से, मुझे ऐसी सहज समझ है: कहते हैं कि एएA और दो असेम्बल हैं जो द्वारा लेबल किए गए तत्वों के एक ही सेट से बने होते हैं । और क्रमशः और से अधिक भिन्न संभाव्यता वितरण हैं।बीबीBएक्सएक्सxपी ( एक्स )पी(एक्स)p(x)क्ष( …

18 information-theory  kullback-leibler 

मैंने R में एक रेखीय प्रतिगमन के AIC की गणना करने की कोशिश की है, लेकिन AICइस तरह से फ़ंक्शन का उपयोग किए बिना : lm_mtcars <- lm(mpg ~ drat, mtcars) nrow(mtcars)*(log((sum(lm_mtcars$residuals^2)/nrow(mtcars))))+(length(lm_mtcars$coefficients)*2) [1] 97.98786 हालाँकि, AICएक अलग मूल्य देता है: AIC(lm_mtcars) [1] 190.7999 क्या कोई मुझे बता सकता है कि …

16 r  aic  information-theory 

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