Statistik :: Maxentropie. Maxentropie ist ein Perl5-Modul für maximale Entropie-Modellierung und Funktionseinduktion.
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Statistik :: Maxentropie. Stichworte

Perl-Modul Entropie Modellieren Maximale Entropie-Modellierung. Feature Induction

Statistik :: Maxentropie. Beschreibung

MaxEntropy ist ein Perl5 Modul für Maximum Entropy Modellierung und Feature-Induktion. MaxEntropy ist ein Perl5 Modul für Maximum Entropy Modellierung und Feature-Induction.SYNOPSIS Verwendung Statistik :: MaxEntropy; # Debug-Nachrichten; Standard $ 0 Statistik :: MaxEntropy :: debug = 0; # Maximale Anzahl von Iterationen für IIS; Standard $ 100 Statistiken :: MaxEntropy :: NEWTON_max_it = 100; # Minimaler Abstand zwischen neuen und alten x für Newton-Verfahren; # Default 0.001 $ Statistiken :: MaxEntropy :: NEWTON_min = 0,001; # Maximale Anzahl von Iterationen für die Newton-Verfahren; Standard $ 100 Statistiken :: MaxEntropy :: KL_max_it = 100; # Minimaler Abstand zwischen neuen und alten x; Standard 0.001 $ Statistiken :: MaxEntropy :: KL_min = 0,001; # Die Größe von Monte Carlo Proben; Standard $ 1000 Statistiken :: MaxEntropy :: SAMPLE_SIZE = 1000; # Schaffung eines neuen Veranstaltungsfläche von einer Ereignisdatei $ event = Statistik :: MaxEntropy :: neu ($ file); # Generalized Iterative Scaling "corpus" bedeutet keine $ veranstaltungen-> Skala ( "corpus", "gis") Abtasten; # Verbesserte Iterative Scaling "mc" bedeutet Monte Carlo Sampling $ veranstaltungen-> Skala ( "mc", "iis"); Statistik # Feature-Induktions-Algorithmus, siehe auch :: Kandidaten POD $ Kandidaten = Statistik :: Candidates-> new ($ candidates_file); $ Veranstaltungen-> fi ( "iis", $ Kandidaten, $ nr_to_add, "mc"); # Schreiben neuer Ereignisse, Kandidaten und Parameter-Dateien $ veranstaltungen-> write ($ some_other_file); $ Veranstaltungen-> write_parameters ($ file); $ Veranstaltungen-> write_parameters_with_names ($ file); # Dump / undump die Veranstaltungsfläche auf / von einer Datei $ veranstaltungen-> Dump ($ file); $ Ereignisse-> undump ($ file); Dieses Modul ist eine Implementierung des Generalized Iterative Scaling und verbesserte (GIS, IIS) Algorithmen und das Merkmal Induction (FI) Algorithmus, wie definiert in (Darroch Ratcliff und 1972) und (Della Pietra et al. 1997). Der Zweck der Skalierungsalgorithmen ist die maximale Entropie Verteilung eine Reihe von Ereignissen und (optional) eine erste distribution.Also ein Satz von Kandidatenmerkmale gegeben finden festgelegt werden können; dann kann der FI-Algorithmus finden angewandt werden und die Kandidaten-Funktion (en), die den größten `Gewinn in Bezug auf der Kullback Leibler Divergenz geben hinzufügen, wenn es um den aktuellen Satz von features.Events angegeben werden, in Form eines Satzes von hinzugefügt wird Komfortfunktionen (Eigenschaften) f_1 ... f_K, dass jedes Ereignis Karte auf {0,1}: ein Ereignis ist eine Folge von Bits. Zusätzlich jedes Ereignis wird seine Frequenz gegeben. Wir übernehmen die Veranstaltungsfläche eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zu haben, die BYTHE Modul beschrieben werden kann, erfordert das Bit :: sparsevector Modul von Steffen Beyer und dem Data :: Dumper-Modul von Gurusamy Sarathy. Beide können von CPAN erhalten werden wie dieses Modul. Anforderungen: · Perl.

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