1)马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的,这一点可以从上述协方差矩阵的解释中可以得出,也就是说,如果拿同样的两个样本,放入两个不同的总体中,最后计算得出的两个样本间的马氏距离通常是不相同的,除非这两个总体的协方差矩阵碰巧相同; 2)在计算马氏距离过程中,要求总体样本数大于样本的维数,否则得到的总体样...
1.2 基于Lebesgue度量的概率理论 为了在经典的概率论框架下定义Hellinger距离,我们通常将λ定义为Lebesgue度量,此时dP/dλ和dQ/dλ就变为了我们通常所说的概率密度函数。如果我们把上述概率密度函数分别表示为 f 和 g ,那么可以用以下的积分形式表示Hellinger距离: 上述等式可以通过展开平方项得到,注意到任何概率密度函数...
- Hellinger距离:它是一种f散度,用于度量两个概率分布的相似度。该距离被定义为Hellinger积分的形式,由Ernst Hellinger在1909年引进。 - Earth Mover距离(EMD):在计算机科学与技术中,EMD是一种在D区域两个概率分布距离的度量,也就是被熟知的Wasserstein度量标准。不正式地说,如果两个分布被看作在D区域上两种不同方...
在深度学习网络中,当我们说输出层输出一个概率分布的时候,一般指归一化的概率分布: P(E1)+P(E2)...+P(Ei)=1 距离的公理属性 我们经常需要定义样本之间的“距离”,例如:欧氏距离(Euclidean Distance)是我们常用的衡量空间大小的距离;汉明距离(Hamming Distance)用来衡量不同编码方式的距离;余弦距离(余弦相似度:...
在自然语言处理领域,概率语言距离被广泛应用于文本相似度计算、机器翻译、信息检索等任务中。 二、概率语言距离的应用 1.文本相似度计算:概率语言距离可以有效地衡量两个文本之间的相似度,为文本相似度计算提供参考依据。在搜索引擎中,概率语言距离常常用于衡量查询词与网页内容之间的相似度,从而提高搜索结果的准确性。
概率空间和度量空间之间的一般转换规律。 距离的定义和事件要有充分的关系。事件X以最大的概率停留在能量为0的附近地方,即平衡的地方附近。事件发生的概率离中心以距离指数形式下降。 距离可以是: 距离:x1−x,(x1−x)2,欧氏距离,马氏距离,kld等等。一次是指数分布,二次是高斯分布。
当选择发生小概率时，被试更倾向于在跨期选择中选择金额更大的延迟选项，而在风险选择中选择金额更大的风险选项。时间距离、社会距离和概率距离对跨期选择和风险选择有相似的影响，既说明了时间距离、社会距离和概率距离在心理结构上的同质性，也说明了跨期选择和风险选择包含了相似的心理加工过程。
概率语言距离 概率语言距离(Probabilistic Language Distance)是一种用于衡量两种语言之间差异的方法。它基于概率模型,通过比较两种语言的概率分布来计算它们之间的距离。 概率语言距离可以用于比较两种语言在词汇、语法、语义等方面的差异。在比较词汇方面,可以通过计算两种语言中相同词汇的出现概率来评估它们之间的相似度。在...
在信息论和机器学习领域，衡量数据之间相似度或差异度的方法有很多种，除了常见的信息增益，还有其他多种概率距离度量方法可供选择。首先，直方图相交（Histogram Intersection）是通过计算两个概率分布的交集大小，反映出两个分布的重叠程度，适用于离散型数据的比较。其次，开方统计（Chi-squared Statistic），...