kullback-leibler पर टैग किए गए जवाब

मैं केएल 2 पी और क्यू के बीच असमानता के उपाय के रूप में कर रहा हूं ।पी क्यूp.m.f.p.m.f.p.m.f. PPPQQQ =-Σपी(एक्समैं)एलएन(क्यू(एक्समैं))+Σपी(एक्समैं)एलएन(पी(एक्समैं))DKL(P||Q)=∑i=1Nln(PiQi)PiDKL(P||Q)=∑i=1Nln⁡(PiQi)PiD_{KL}(P||Q) = \sum_{i=1}^N \ln \left( \frac{P_i}{Q_i} \right) P_i =−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=-\sum P(X_i)ln\left(Q(X_i)\right) + \sum P(X_i)ln\left(P(X_i)\right) यदि P(Xi)=0P(Xi)=0P(X_i)=0 तो हम आसानी से गणना कर सकते हैं कि P ( X i ) l …

15 distributions  distance  kullback-leibler 

मैं अपने अजगर कोड में केएल विचलन का उपयोग करने जा रहा हूं और मुझे यह ट्यूटोरियल मिला है । उस ट्यूटोरियल पर, केएल विचलन को लागू करना काफी सरल है। kl = (model * np.log(model/actual)).sum() जैसा कि मैं समझता हूं, की संभावना वितरण modelऔर actualहोना चाहिए <= 1। मेरा …

15 machine-learning  distance  kullback-leibler 

मैं केएल विचलन के साथ दो वितरणों की तुलना कर रहा हूं जो मुझे एक गैर-मानकीकृत संख्या देता है जो कि इस माप के बारे में मैंने जो पढ़ा है, उसके अनुसार एक हाइपोथीसिस को दूसरे में बदलने के लिए आवश्यक जानकारी की मात्रा है। मेरे दो सवाल हैं: क) …

14 distributions  kullback-leibler  information-geometry 

मुझे पता है कि केएल डाइवर्जेंस सममित नहीं है और इसे कड़ाई से मीट्रिक नहीं माना जा सकता है। यदि ऐसा है, तो जेएस डाइवर्जेंस द्वारा मीट्रिक के लिए आवश्यक गुणों को संतुष्ट करने के लिए इसका उपयोग क्यों किया जाता है? क्या ऐसे परिदृश्य हैं जहां केएल विचलन का …

14 probability  distributions  kullback-leibler  metric 

यदि पर ग़ैर शून्य मान के साथ एक प्रायिकता वितरण है , किस प्रकार (ओं) के लिए वहाँ मौजूद है एक निरंतर ऐसी है कि सभी के लिए ?[ 0 , + ∞ ) पी ( एक्स ) ग > 0 ∫ ∞ 0 पी ( एक्स ) लॉग पी …

12 probability  stochastic-processes  kullback-leibler  probability-inequalities 

मैं गणितज्ञ नहीं हूं। मैंने केएल डायवर्जेंस के बारे में इंटरनेट पर खोज की है। जब मैंने सीखा कि केएल डाइवर्जेंस खो गई जानकारी को मापता है जब हम इनपुट वितरण के संबंध में एक मॉडल के वितरण को अनुमानित करते हैं। मैंने इन्हें किन्हीं दो सतत या असतत वितरणों …

12 distributions  mathematical-statistics  kullback-leibler 

मैं कुछ बिंदुओं पर देखा है दूसरे के लिए सम्मान के साथ एक संभावना माप की रेडॉन-Nikodym व्युत्पन्न का उपयोग, सबसे विशेष रूप से Kullback-Leibler विचलन, जहां यह कुछ मनमाना पैरामीटर के लिए एक मॉडल की संभावना उपाय के व्युत्पन्न है में θθ\theta साथ असली पैरामीटर के संबंध में θ0θ0\theta_0 …

11 mathematical-statistics  kullback-leibler  derivative  measure-theory 

mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

मैं अलग-अलग क्लस्टरिंग विधियों की तुलना करने के लिए एक त्वरित सिमुलेशन चला रहा हूं, और वर्तमान में क्लस्टर समाधान का मूल्यांकन करने की कोशिश कर रहा एक रोड़ा मारा। मैं विभिन्न सत्यापन मेट्रिक्स ( आर में क्लस्टर (कई ) में पाया जाता है ) के बारे में जानता हूं, …

11 clustering  kullback-leibler  gaussian-mixture 

मैंने दो नमूनों के लिए कुल्बैक-लीब्लर डाइवर्जेंस के संख्यात्मक अनुमान को लागू करने की कोशिश की। कार्यान्वयन को डीबग करने के लिए दो सामान्य वितरण और से नमूने खींचें ।एन ( 1 , 2 )N(0,1)N(0,1)\mathcal N (0,1)N(1,2)N(1,2)\mathcal N (1,2) एक साधारण अनुमान के लिए मैंने दो हिस्टोग्राम तैयार किए और …

10 estimation  intuition  kullback-leibler  numerics 

मेरे पास तीन डेटा सेट X, Y और Z हैं। प्रत्येक डेटा सेट एक घटना की आवृत्ति को परिभाषित करता है। उदाहरण के लिए: डेटा सेट X: E1: 4, E2: 0, E3: 10, E4: 5, E5: 0, E6: 0 और इसी तरह .. डेटा सेट Y: E1: 2, E2: 3, …

10 kullback-leibler 

अपने शोध में मैंने निम्नलिखित सामान्य समस्या में भाग लिया है: मेरे पास दो वितरण और एक ही डोमेन पर हैं, और उन वितरणों से नमूनों की एक बड़ी (लेकिन परिमित) संख्या है। नमूने स्वतंत्र रूप से और जानबूझकर इन दो वितरणों में से एक से वितरित किए जाते हैं …

10 hypothesis-testing  mathematical-statistics  kullback-leibler  information-theory  bounds 

मैं एक वीएई को लागू कर रहा हूं और मैंने सरलीकृत यूनीवेट गॉसियन केएल विचलन के दो अलग-अलग कार्यान्वयन ऑनलाइन देखे हैं। यहाँ के अनुसार मूल विचलन है कएलएल ओ एस एस= लॉग(σ2σ1) +σ21+ (μ1-μ2)22σ22-12KLloss=log⁡(σ2σ1)+σ12+(μ1−μ2)22σ22−12 KL_{loss}=\log(\frac{\sigma_2}{\sigma_1})+\frac{\sigma_1^2+(\mu_1-\mu_2)^2}{2\sigma^2_2}-\frac{1}{2} यदि हम मानते हैं कि हमारी पूर्व इकाई गौसियन है μ2= 0μ2=0\mu_2=0 तथा σ2= …

10 inference  kullback-leibler  autoencoders  variational-bayes 

मैं दो निरंतर वितरण f और g के बीच केएल विचलन का अनुमान लगाना चाहता हूं। हालाँकि, मैं च या जी के लिए घनत्व नीचे नहीं लिख सकता। मैं च और जी दोनों से कुछ विधि के माध्यम से नमूना ले सकता हूं (उदाहरण के लिए, मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो)। …

10 kullback-leibler 

यह सिर्फ एक उदाहरण है कि मैं कई बार आया हूं, इसलिए मेरे पास कोई नमूना डेटा नहीं है। R में एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल चलाना: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1एक सतत चर है। x2श्रेणीबद्ध है और इसके तीन मान हैं "उदा", "मध्यम" और "उच्च"। हालाँकि R …

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