Könnte die gegenseitige Information über die Gelenkentropie: 0≤I(X,Y)H(X,Y)≤10≤I(X,Y)H(X,Y)≤1 0 \leq \frac{I(X,Y)}{H(X,Y)} \leq 1 definiert werden als: "Die Wahrscheinlichkeit, eine Information von X nach Y zu übermitteln"? Es tut mir leid, dass ich so naiv bin, aber ich habe noch nie...
Regen lernt nie, deshalb ist sie mittelfristig völlig ahnungslos, obwohl es nur aus Ja / Nein-Fragen besteht. Glücklicherweise erlaubt Rain's Professor ihr, die gleiche Halbzeit so oft zu wiederholen, wie sie will, aber er meldet nur die Punktzahl, sodass Rain nicht weiß, welche Probleme sie falsch...
Ich interessiere mich für (Deep) Reinforcement Learning (RL) . Sollte ich vor dem Eintauchen in dieses Gebiet einen Kurs in Spieltheorie (GT) belegen ? Wie hängen GT und RL
Betrachten Sie einen Erdos-Renyi- Zufallsgraphen . Die Menge von Eckpunkten ist mit . Der Satz von Kanten wird durch einen zufälligen Prozess konstruiert.n V V = { 1 , 2 , ... , n } EG=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))nnnVVVV={1,2,…,n}V={1,2,…,n}V = \{1,2,\ldots,n\}EEE Sei eine...
Bei meiner Forschung bin ich auf das folgende allgemeine Problem gestoßen: Ich habe zwei Verteilungen und über dieselbe Domäne und eine große (aber endliche) Anzahl von Stichproben aus diesen Verteilungen. Die Proben sind unabhängig und identisch von einer dieser beiden Verteilungen verteilt...
Ich versuche, die Idee der gegenseitigen Information auf die Merkmalsauswahl anzuwenden, wie in diesen Vorlesungsunterlagen (auf Seite 5) beschrieben. Meine Plattform ist Matlab. Ein Problem, das ich bei der Berechnung gegenseitiger Informationen aus empirischen Daten finde, ist, dass die Anzahl...
Ich bin etwas verwirrt. Kann mir jemand erklären, wie man die gegenseitige Information zwischen zwei Begriffen basierend auf einer Term-Dokument-Matrix mit dem Auftreten eines binären Terms als Gewichtung
Betrachten Sie einen unendlichen zufälligen geometrischen Graphen, in dem die Knotenpositionen einem Poisson-Punkt-Prozess mit der Dichte folgen und Kanten zwischen den Knoten platziert werden, die näher als d sind . Daher folgt die Länge der Kanten dem folgenden PDF:ρρ\rhoddd f( l ) = { 2 ld2l ≤...
Verliert die Dimensionsreduzierung, wie der Titel schon sagt, immer einige Informationen? Betrachten Sie zum Beispiel PCA. Wenn die Daten, die ich habe, sehr spärlich sind, würde ich annehmen, dass eine "bessere Codierung" gefunden werden könnte (hängt dies irgendwie mit dem Rang der Daten...
Ich programmiere und mache testgetriebene Entwicklung. Nachdem ich meinen Code geändert habe, führe ich meine Tests aus. Manchmal sind sie erfolgreich und manchmal scheitern sie. Bevor ich einen Test durchführe, schreibe ich eine Zahl von 0,01 bis 0,99 auf, um sicherzugehen, dass der Test...
Was ist eine gute Metrik zur Bewertung der Qualität der Hauptkomponentenanalyse (PCA)? Ich habe diesen Algorithmus an einem Datensatz durchgeführt. Mein Ziel war es, die Anzahl der Funktionen zu reduzieren (die Informationen waren sehr redundant). Ich weiß, dass der Prozentsatz der aufbewahrten...
Die Durbin-Watson-Teststatistik kann in einem nicht eindeutigen Bereich liegen, in dem es nicht möglich ist, die Nullhypothese (in diesem Fall der Null-Autokorrelation) abzulehnen oder nicht abzulehnen. Welche anderen statistischen Tests können zu "nicht schlüssigen" Ergebnissen führen? Gibt es...
Ich stand vor einer Interviewfrage für einen Job, bei dem der Interviewer mich fragte, ob Ihr für ein Preiselastizitätsmodell sehr niedrig ist (zwischen 5 und 10%). Wie würden Sie diese Frage lösen?R2R2R^2 Ich konnte mir nichts anderes vorstellen als die Tatsache, dass ich eine Regressionsdiagnose...
Oder welche Bedingungen garantieren das? Im Allgemeinen (und nicht nur bei normalen und binomialen Modellen) ist der Hauptgrund, der diese Behauptung gebrochen hat, vermutlich die Inkonsistenz zwischen dem Stichprobenmodell und dem vorherigen, aber was noch? Ich beginne mit diesem Thema, daher...
Ich habe einige Daten, die in einem Graphen . Die Eckpunkte gehören zu einer von zwei Klassen , und ich bin daran interessiert, eine SVM zu trainieren, um zwischen den beiden Klassen zu unterscheiden. Ein geeigneter Kern hierfür ist der Diffusionskern , wobei ist die Laplace von und ist ein Tuning...
Ein Small-World-Netzwerk ist eine Art mathematischer Graph, bei dem die meisten Knoten keine Nachbarn sind, die meisten Knoten jedoch durch eine kleine Anzahl von Sprüngen oder Schritten voneinander erreicht werden können. Insbesondere wird ein Small-World-Netzwerk als ein Netzwerk definiert, bei...
Ich möchte die Beziehung zwischen zwei Variablen, A und B, unter Verwendung gegenseitiger Informationen quantifizieren. Die Berechnung erfolgt durch Gruppieren der Beobachtungen (siehe Beispiel-Python-Code unten). Welche Faktoren bestimmen jedoch, welche Anzahl von Behältern angemessen ist? Ich...
Okay - meine ursprüngliche Nachricht konnte keine Antwort auslösen. Lassen Sie mich die Frage anders stellen. Ich werde zunächst mein Verständnis der Schätzung aus einer entscheidungstheoretischen Perspektive erläutern. Ich habe keine formelle Ausbildung und es würde mich nicht überraschen, wenn...
Ich bin in einem der Online-Kurse auf diese Folien (Folie 16 und 17) gestoßen. Der Ausbilder versuchte zu erklären, wie die maximale posteriore Schätzung (MAP) tatsächlich die Lösung L(θ)=I[θ≠θ∗]L(θ)=I[θ≠θ∗]L(\theta) = \mathcal{I}[\theta \ne \theta^{*}] , wobei θ∗θ∗\theta^{*} der wahre Parameter...
Ich habe gerade gelesen, dass Sie jetzt einen Quantencomputer kaufen können (obwohl bisher nur einer verkauft wurde!). Wird Quantencomputer in der Statistik Anwendung finden? {edit - für die Zwecke der Frage nehmen wir an, dass Quantencomputer (in irgendeiner Form) irgendwann funktionieren...