mutual-information पर टैग किए गए जवाब

क्यों और कब हमें "पीयरसन", "स्पीयरमैन", या "केंडल के ताऊ" जैसे सांख्यिकीय सहसंबंध माप पर पारस्परिक जानकारी का उपयोग करना चाहिए?

51 correlation  mathematical-statistics  mutual-information 

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 

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 

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 

मेरा प्रश्न विशेष रूप से नेटवर्क पुनर्निर्माण पर लागू होता है

15 correlation  mutual-information 

मैंने कुछ समय के लिए आपसी जानकारी के साथ काम किया है। लेकिन मुझे "सहसंबंध की दुनिया" में एक बहुत हालिया माप मिला, जिसका उपयोग वितरण स्वतंत्रता को मापने के लिए भी किया जा सकता है, जिसे "दूरी सहसंबंध" (जिसे ब्राउनियन सहसंबंध भी कहा जाता है) कहा जाता है: http://en.wikipedia.org/wiki/Browarian_covariance …

15 correlation  mutual-information  distance-covariance 

जब कोवरियन मैट्रिक्स के आइजनवेक्टरों को देखते हैं, तो हमें अधिकतम विचरण की दिशाएँ मिलती हैं (पहला ईजनवेक्टर वह दिशा है जिसमें डेटा सबसे भिन्न होता है, आदि); इसे प्रधान घटक विश्लेषण (PCA) कहा जाता है। मैं सोच रहा था कि आपसी सूचना मैट्रिक्स के eigenvectors / मूल्यों को देखने …

14 pca  entropy  mutual-information  eigenvalues 

शीर्षक के रूप में, विचार एक निरंतर चर और एक श्रेणीगत चर के बीच "सहसंबंध" (परिभाषित के रूप में "मुझे पता है कि जब मैं बी के बारे में कितना जानता हूं") के रूप में अनुमान लगाने के लिए, यहां और एमआई के बाद आपसी जानकारी का उपयोग करना है। …

13 correlation  information-theory  mutual-information 

संयुक्त एन्ट्रापी के बारे में परस्पर जानकारी: 0 ≤ मैं( एक्स), वाई)एच( एक्स), वाई)≤ १0≤मैं(एक्स,Y)एच(एक्स,Y)≤1 0 \leq \frac{I(X,Y)}{H(X,Y)} \leq 1 के रूप में परिभाषित किया जा सकता है: "X से Y तक जानकारी का एक टुकड़ा संप्रेषित करने की संभावना"? मुझे इतना भोला होने के लिए खेद है, लेकिन मैंने …

11 information-theory  mutual-information 

मुझे बहुत बुनियादी संदेह है। क्षमा करें यदि यह कुछ परेशान करता है। मुझे पता है कि म्युचुअल सूचना मूल्य 0 से अधिक होना चाहिए, लेकिन क्या यह 1 से कम होना चाहिए? क्या यह किसी ऊपरी मूल्य से बंधा है? धन्यवाद, अमित।

11 information-theory  mutual-information 

शब्द एम्बेडिंग उत्पन्न करने का एक तरीका इस प्रकार है ( दर्पण ): एक कॉर्पोरा प्राप्त करें, उदाहरण के लिए "मुझे उड़ान का आनंद मिलता है। मुझे एनएलपी पसंद है। मुझे गहरी शिक्षा पसंद है।" इससे शब्द cooccurrence मैट्रिक्स बनाएँ: XXX पर SVD का प्रदर्शन करें , और U के …

11 natural-language  svd  mutual-information  word-embeddings  language-models 

यहाँ, "साक्ष्य का वजन" (WOE) प्रकाशित वैज्ञानिक और नीति-निर्माण साहित्य में एक सामान्य शब्द है, जिसे सबसे अधिक बार जोखिम मूल्यांकन के संदर्भ में देखा जाता है: w ( e : h ) = लॉगपी ( ई | एच )पी ( ई | एच |¯¯¯)w(e:h)=log⁡p(e|h)p(e|h¯)w(e : h) = \log\frac{p(e|h)}{p(e|\overline{h})} जहां …

11 probability  bayesian  mutual-information 

मैंने गैर-सांख्यिकीविदों द्वारा कुछ बातचीत की है, जहाँ वे प्रतिगमन (या समतुल्य / निकट-संबंधी सांख्यिकीय परीक्षणों) के बजाय पारस्परिक जानकारी का उपयोग करके सहसंबंध के उपायों को सुदृढ़ करने के लिए लगते हैं। मुझे लगता है कि यह एक अच्छा कारण है कि सांख्यिकीविद् इस दृष्टिकोण को नहीं लेते हैं। …

10 correlation  mutual-information 

मैं थोड़ा असमंजस में हूँ। क्या कोई मुझे समझा सकता है कि दो टर्म के बीच आपसी जानकारी की गणना कैसे करें, बाइनरी टर्म घटना के साथ एक टर्म-डॉक्यूमेंट मैट्रिक्स के आधार पर वजन? Document1Document2Document3′Why′111′How′101′When′111′Where′100′Why′′How′′When′′Where′Document11111Document21010Document31110 \begin{matrix} & 'Why' & 'How' & 'When' & 'Where' \\ Document1 & 1 & 1 …

10 python  information-theory  mutual-information  numpy  pandas 

मैं चयन करने की सुविधा के लिए पारस्परिक जानकारी के विचार को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं, जैसा कि इन व्याख्यान नोट्स (पृष्ठ 5 पर) में वर्णित है । मेरा मंच मतलब है। अनुभवजन्य डेटा से पारस्परिक जानकारी की गणना करते समय मुझे एक समस्या यह है कि …

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