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| data_mining:mutual_information [2015/08/14 00:33] – [Naive KNN] phreazer | data_mining:mutual_information [2015/08/14 02:16] – [Definitionen] phreazer | ||
|---|---|---|---|
| Line 7: | Line 7: | ||
| **Entropiebasiert** | **Entropiebasiert** | ||
| + | |||
| Differenz von Quell-Entropie und Äquivokation oder Empfangsentropie und Fehlinformation. | Differenz von Quell-Entropie und Äquivokation oder Empfangsentropie und Fehlinformation. | ||
| Line 24: | Line 25: | ||
| $D(P||Q) = KL(P,Q) = \sum_{x \in X} P(x) * log \frac{P(x)}{Q(x)}$ | $D(P||Q) = KL(P,Q) = \sum_{x \in X} P(x) * log \frac{P(x)}{Q(x)}$ | ||
| + | |||
| + | ==== Beispiel: ==== | ||
| + | F ist Feature und T ist Target => I(F,B) | ||
| ===== Schätzer ===== | ===== Schätzer ===== | ||
| Line 34: | Line 38: | ||
| Für $d>2$ ist die generalisierte MI die total correlation oder multi-information. Gegeben N i.i.d. samples $X$ Schätzer $I(x)$ basierend auf Samples. | Für $d>2$ ist die generalisierte MI die total correlation oder multi-information. Gegeben N i.i.d. samples $X$ Schätzer $I(x)$ basierend auf Samples. | ||
| + | |||
| + | Naive KNN-Schätzer: | ||
| + | |||
| + | - Asymptotic unbiased estimator | ||