文件名称：离散控制Matlab代码-PYMentropy:使用Pitman-Yor混合（PYM）先验的离散熵估计器
文件大小：38KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 01:24:56
系统开源
离散控制Matlab代码PYM熵估计器MATLAB参考实现 该代码位于github中： 这是在MATLAB中基于先验Pitman-Yor混合（PYM）的熵估计器的参考实现。 有关我们如何推导估算器的详细信息，请参见以下论文： 埃文·阿彻（Evan Archer），伊尔·梅明公园（Il Memming Park），乔纳森·W·皮洛（Jonathan W. Pillow）。 贝叶斯估计的离散熵与棒破坏先验的混合物。 神经信息处理系统 埃文·阿彻（Evan Archer），伊尔·梅明公园（Il Memming Park），乔纳森·W·皮洛（Jonathan W. Pillow）。 可数离散分布的贝叶斯熵估计。 机器学习研究杂志（JMLR），15（81）：2833−2868，2014。 ） 快速示例 让我们使用PYM估计器从自然数序列中估计熵（实际上，该序列是从某些未知分布中提取的样本）： >> [mm, icts] = multiplicitiesFromSamples([3 2 4 3 1 4 2 4 4]); >> [Hbls, Hvar] = computeH_PYM(mm, icts
【文件预览】：
PYMentropy-master
----README.md(6KB)
----README.html(7KB)
----src()
--------HessCheck_Elts.m(741B)
--------multiplicitiesToCounts.m(583B)
--------examples_PYM.m(807B)
--------discreteTimeSeries2Words.m(841B)
--------discreteTimeSeries2Words.c(4KB)
--------test_HPYM_randomized.m(2KB)
--------vec.m(74B)
--------fastWordsTree.c(5KB)
--------lgwt.m(3KB)
--------computeHpyPrior.m(561B)
--------fastWords.h(443B)
--------words2multiplicities.m(2KB)
--------fastWords2Counts.m(814B)
--------converttoPYparams.m(675B)
--------test_Hvals.mat(694B)
--------dirichletrnd.m(2KB)
--------computeH_PYM_v4.m(3KB)
--------multiplicitiesFromCounts.m(937B)
--------fastWords2Counts.c(3KB)
--------convertfromPYparams.m(735B)
--------computeH_PYM.m(12KB)
--------varianceEntropy.m(2KB)
--------testFastWords.m(428B)
--------computeHdir.m(2KB)
--------trigamma.m(152B)
--------digamma.m(148B)
--------multiplicitiesFromSamples.m(682B)
--------reduced_varianceEntropy.m(2KB)
--------multisptimes2words.m(2KB)
--------logliPYoccupancy.m(3KB)
--------computeHpy.m(4KB)
--------pymPriorFactory.m(4KB)
--------gammalndiff.m(1KB)
----LICENSE.txt(1KB)