Câu hỏi được gắn thẻ «mutual-information»

thông tin lẫn nhau là một khái niệm từ lý thuyết thông tin. Nó là thước đo sự phụ thuộc chung giữa hai biến ngẫu nhiên, không giống như hệ số tương quan thông thường, giới hạn ở các biến vô hướng.

3
Thuật toán MIC để phát hiện các mối tương quan phi tuyến tính có thể được giải thích bằng trực giác?
Gần đây, tôi đọc hai bài báo. Đầu tiên là về lịch sử của mối tương quan và thứ hai là về phương pháp mới gọi là Hệ số thông tin tối đa (MIC). Tôi cần sự giúp đỡ của bạn để hiểu phương pháp MIC để ước tính mối …
1
Trực giác đằng sau các mẫu trao đổi theo giả thuyết null là gì?
Các thử nghiệm hoán vị (còn gọi là thử nghiệm ngẫu nhiên, thử nghiệm ngẫu nhiên lại hoặc thử nghiệm chính xác) rất hữu ích và có ích khi giả định phân phối bình thường theo yêu cầu, t-testkhông được đáp ứng và khi chuyển đổi các giá trị theo …
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 
2
Thông tin lẫn nhau như xác suất
Có thể thông tin lẫn nhau về entropy chung: 0 ≤ tôi( X, Y)H( X, Y)≤ 10≤I(X,Y)H(X,Y)≤1 0 \leq \frac{I(X,Y)}{H(X,Y)} \leq 1 được định nghĩa là: "Xác suất chuyển một phần thông tin từ X đến Y"? Tôi xin lỗi vì quá ngây thơ, nhưng tôi chưa bao giờ nghiên …
1
Những ưu và nhược điểm của việc áp dụng thông tin lẫn nhau theo chiều trên một ma trận đồng biến từ trước SVD là gì?
Một cách để tạo ra các từ nhúng như sau ( gương ): Nhận một tập đoàn, ví dụ: "Tôi thích bay. Tôi thích NLP. Tôi thích học sâu." Xây dựng ma trận cooccurrence từ nó: Thực hiện SVD trên và giữ các cột đầu tiên của U.XXXkkk Mỗi hàng …
1
Tại sao mọi người lại sử dụng thuật ngữ Trọng lượng của các bằng chứng và một cách khác biệt so với các thông tin lẫn nhau theo chiều hướng của Google?
Ở đây, "trọng lượng của bằng chứng" (WOE) là một thuật ngữ phổ biến trong các tài liệu khoa học và hoạch định chính sách được công bố, thường thấy nhất trong bối cảnh đánh giá rủi ro, được định nghĩa bởi: w(e:h)=logp(e|h)p(e|h¯¯¯)w(e:h)=log⁡p(e|h)p(e|h¯)w(e : h) = \log\frac{p(e|h)}{p(e|\overline{h})} trong đó là …
1
Làm thế nào để tính toán thông tin lẫn nhau?
Tôi la một chut Nhâm lân. Ai đó có thể giải thích cho tôi cách tính thông tin lẫn nhau giữa hai thuật ngữ dựa trên ma trận tài liệu thuật ngữ với sự xuất hiện của thuật ngữ nhị phân là trọng số không? Document1Document2Document3′Why′111′How′101′When′111′Where′100′Why′′How′′When′′Where′Document11111Document21010Document31110 \begin{matrix} & 'Why' & …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.