Estatísticas :: maxentropy. maxentropy é um módulo Perl5 para modelagem máxima de entropia e indução de recursos.
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Estatísticas :: maxentropy. Classificação e resumo

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Módulo Perl. entropia modelagem Modelagem máxima de entropia Recurso de indução

Estatísticas :: maxentropy. Descrição

A Maxentropy é um módulo Perl5 para modelagem máxima de entropia e indução de recursos. Maxentropy é um módulo Perl5 para modelagem máxima de entropia e condução de indução.Synopsis Use estatísticas :: maxentropia; # Mensagens de depuração; padrão 0 $ statistics :: maxentropy :: debug = 0; # Número máximo de iterações para o IIS; padrão 100 $ statistics :: maxentropy :: newton_max_it = 100; # distância mínima entre o novo e velho X para o método de Newton; # padrão 0.001 $ statistics :: maxentropy :: newton_min = 0,001; # Número máximo de iterações para o método de Newton; padrão 100 $ statistics :: maxentropy :: kl_max_it = 100; # distância mínima entre o novo e velho X; padrão 0,001 $ estatística :: maxentropy :: kl_min = 0,001; # o tamanho das amostras de Monte Carlo; padrão 1000 $ statistics :: maxentropy :: sample_size = 1000; # criação de um novo espaço de evento a partir de um arquivo de eventos $ eventos = estatísticas :: maxentropy :: novo ($ file); # Dimensionamento iterativo generalizado, "Corpus" significa que não há amostragem $ eventos-> escala ("corpus", "gis"); # Melhorou a escala iterativa, "MC" significa Monte Carlo Amostragem de $ Eventos-> Escala ("MC", "IIS"); # Recurso Algoritmo de indução, também Ver estatísticas :: Candidatos Pod $ Candidatos = Estatísticas :: Candidatos-> Novo ($ candidatos_file); $ Eventos-> FI ("IIS", $ candidatos, $ nr_to_add, "MC"); # Escrevendo novos eventos, candidatos e parâmetros de $ eventos-> Write ($ ALGUM_OTHER_FILE); $ Eventos-> Write_Parameters ($ file); $ Eventos-> write_parameters_with_names ($ file); # despeje / solte o espaço de eventos de / para um arquivo $ eventos-> despejo ($ file); $ Eventos-> PROCURITO ($ file); este módulo é uma implementação dos algoritmos de escala iterativa generalizada e melhorada (GIS, IIS) e o algoritmo de indução de recursos (FI) como definido em (Darroch e Ratcliff 1972) e (della Pietra et al. 1997). O objetivo dos algoritmos de escala é encontrar a distribuição máxima de entropia, dada um conjunto de eventos e (opcionalmente) uma distribuição inicial.Also um conjunto de recursos candidatos pode ser especificado; Em seguida, o algoritmo pode ser aplicado para encontrar e adicionar o (s) recurso (s) candidato (s) que fornecem o maior "ganho" em termos de divergência de Kullback Leibler quando ele é adicionado ao conjunto atual de recursos.Encents são especificados em termos de um conjunto de Funções de recursos (Propriedades) F_1 ... F_K que mapear cada evento para {0,1}: Um evento é uma série de bits. Além de cada evento, sua frequência é dada. Assumimos que o espaço de eventos para ter uma distribuição de probabilidade que pode ser descrito pelo módulo requer o módulo BIT :: SparsEvector por Steffen Beyer e o módulo Data :: Dumper por Gurusamy Sarathy. Ambos podem ser obtidos de CPAN como este módulo. Requisitos: · Perl.

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