Misalkan saya memiliki dua set dan dan distribusi probabilitas gabungan atas set ini . Misalkan dan menunjukkan distribusi marginal lebih dari dan masing-masing.XXXYYYp(x,y)p(x,y)p(x,y)p(x)p(x)p(x)p(y)p(y)p(y)XXXYYY Informasi timbal balik antara dan didefinisikan
Tanpa mengutip sumber, Wikipedia mendefinisikan lintas-entropi dari distribusi diskrit dan Q menjadiPPPQQQ H×( P; Q )= - ∑xp ( x )catatanq( x ) .H×(P;Q)=-∑xhal(x)catatanq(x).\begin{align} \mathrm{H}^{\times}(P; Q) &= -\sum_x p(x)\, \log q(x). \end{align} Siapa yang pertama kali mulai...
Saya baru-baru ini membaca artikel ini pada entropi distribusi probabilitas diskrit. Ini menjelaskan cara berpikir yang baik tentang entropi sebagai bit angka yang diharapkan (setidaknya ketika menggunakan log2log2\log_2 dalam definisi entropi Anda) yang diperlukan untuk menyandikan pesan ketika...
Saya mengelompokkan distribusi probabilitas menggunakan algoritme Affinity Propagation , dan saya berencana untuk menggunakan Jensen-Shannon Divergence sebagai metrik jarak saya. Apakah benar menggunakan JSD itu sendiri sebagai jarak, atau JSD kuadrat? Mengapa? Apa perbedaan yang dihasilkan dari...
Saya ingin tahu apakah hutan acak Breiman (hutan acak dalam paket R randomForest) digunakan sebagai kriteria pemisahan (kriteria untuk pemilihan atribut) informasi atau indeks Gini? Saya mencoba untuk mengetahuinya di http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm dan dalam...
Pertanyaan ini memberikan definisi kuantitatif tentang entropi silang, dalam hal rumusnya. Saya mencari definisi yang lebih jelas, kata wikipedia: Dalam teori informasi, entropi silang antara dua distribusi probabilitas mengukur jumlah rata-rata bit yang diperlukan untuk mengidentifikasi suatu...
Tes permutasi (juga disebut tes pengacakan, uji pengacakan ulang, atau tes yang tepat) sangat berguna dan berguna ketika asumsi distribusi normal yang diperlukan misalnya, t-testtidak terpenuhi dan ketika transformasi nilai dengan peringkat dari tes non-parametrik seperti Mann-Whitney-U-testakan...
The entropi dari suatu distribusi kontinu dengan fungsi densitas fff didefinisikan sebagai negatif dari harapan catatan( f) ,log(f),\log(f), dan karena itu sama Hf= - ∫∞- ∞catatan( f( x ) ) f( x ) d x .Hf=−∫−∞∞log(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x)) f(x)\mathrm{d}x. Kami juga...
Untuk variabel acak kontinu acak, katakanlah XXX , apakah entropi diferensialnya selalu kurang dari ∞∞\infty ? (Tidak apa-apa jika −∞−∞-\infty .) Jika tidak, kondisi apa yang perlu dan cukup untuk kurang dari ∞∞\infty
Saya berpikir bahwa konsep himpunan tipikal cukup intuitif: urutan panjang akan menjadi milik himpunan jika probabilitas urutan yang keluar tinggi. Jadi, urutan apa pun yang mungkin ada di . (Saya menghindari definisi formal terkait dengan entropi karena saya mencoba memahaminya secara...
Ketika melihat vektor eigen dari matriks kovarians, kita mendapatkan arah varians maksimum (vektor eigen pertama adalah arah di mana data paling bervariasi, dll.); ini disebut analisis komponen utama (PCA). Saya bertanya-tanya apa artinya melihat vektor-vektor eigen / nilai-nilai matriks informasi...
Apakah ada gunanya kuantitas ∫f( x )2dx∫f(x)2dx \int f(x)^2 dx dalam statistik atau teori
Berapakah distribusi entropi maksimum untuk variabel kontinu positif, mengingat momen pertama dan kedua? Sebagai contoh, distribusi Gaussian adalah distribusi entropi maksimum untuk variabel yang tidak terikat, mengingat mean dan standar deviasinya, dan distribusi Gamma adalah distribusi entropi...
Saya mencoba untuk mendapatkan kepala saya di sekitar bukti berikut bahwa Gaussian memiliki entropi maksimum. Bagaimana langkah berbintang itu masuk akal? Sebuah kovarians khusus hanya memperbaiki momen kedua. Apa yang terjadi pada momen ketiga, keempat, kelima
Entropi diferensial dari Gaussian RV adalah . Ini tergantung padaσ, yang merupakan standar deviasi.catatan2( σ2 πe---√)log2(σ2πe)\log_2(\sigma \sqrt{2\pi e})σσ\sigma Jika kita menormalkan variabel acak sehingga memiliki varians unit, tetesan diferensialnya turun. Bagi saya ini kontra-intuitif...
Apakah biaya lintas-entropi masuk akal dalam konteks regresi (berlawanan dengan klasifikasi)? Jika demikian, dapatkah Anda memberikan contoh mainan melalui TensorFlow? Jika tidak, mengapa tidak? Saya membaca tentang cross-entropy di Neural Networks dan Deep Learning oleh Michael Nielsen dan...
Jadi, pertanyaan ini agak terlibat, tetapi saya dengan susah payah berusaha membuatnya selurus mungkin. Tujuan: Singkatnya, ada derivasi negentropi yang tidak melibatkan kumulan tingkat tinggi, dan saya mencoba memahami bagaimana itu diturunkan. Latar Belakang: (Saya mengerti semua ini) Saya...
Saya mulai belajar tentang jaringan saraf dengan tutorial neuralnetworksanddeeplearning dot com. Khususnya di bab ke - 3 ada bagian tentang fungsi cross entropy, dan mendefinisikan cross entropy loss sebagai: C=−1n∑x∑j(yjlnaLj+(1−yj)ln(1−aLj))C=−1n∑x∑j(yjlnajL+(1−yj)ln(1−ajL))C = -\frac{1}{n}...
Saya memiliki dataset yang sangat besar dan sekitar 5% nilai acak hilang. Variabel-variabel ini berkorelasi satu sama lain. Contoh berikut dataset R hanyalah contoh mainan dengan data berkorelasi dummy. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE),...
Biarkan menjadi distribusi gabungan dari dua variabel kategori , dengan . Katakanlah sampel diambil dari distribusi ini, tetapi kami hanya diberi jumlah marginal, yaitu untuk : X , Y x , y ∈ { 1 , ... , K } n j = 1 , ... ,