来自信息论的熵、互信息和高阶度量,具有各种估计器和离散化方法_Julia_代码_相关文件_下载

上传者: 38334677 | 上传时间: 2022-07-12 09:07:52 | 文件大小: 19KB | 文件类型: ZIP
基本用法 目前支持三个或更少变量的信息度量。基本用例是将每个变量的数据数组传递给每个函数。这些将被离散化。 也可以传入频率(如果数据已经离散化)或概率(如果概率已知或已经估计) - 见下文。 配置选项 可以将以下关键字参数传递给每个函数: estimator (String) 估计概率分布的估计器 "maximum_likelihood"(默认) "miller_madow" "dirichlet" "shrinkage" base (Number) 对数的底,即熵的单位 2(默认) mode (String) 离散化方法 "uniform_width"(默认) "uniform_count" "bayesian_blocks" number_of_bins (整数) 0(默认) get_number_of_bins (Function) 用于计算 bin 数量的自定义函数(仅在number_of_binsis时使用0) get_root_n(默认) 特定于 Estimator 的配置选项 更多详情、使用方法,请下载后阅读README.md文件

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