基于经验数据从KDE中提取样本(以计算熵)
基于经验数据从KDE中提取样本是指通过经验数据和核密度估计（KDE）方法来获取样本数据。核密度估计是一种非参数统计方法，用于估计随机变量的概率密度函数。在这个过程中，我们使用经验数据作为输入，并通过计算每个数据点周围的核密度来估计概率密度函数。
这种方法的优势在于可以从有限的经验数据中生成更多的样本数据，从而扩大数据集的规模。这对于训练机器学习模型、进行数据分析和模拟实验等任务非常有用。
应用场景：
- 数据增强：在机器学习任务中，通过从KDE中提取样本可以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。
- 数据模拟：在科学研究和工程领域，通过从KDE中提取样本可以生成符合实际情况的模拟数据，用于模拟实验和验证假设。
- 数据重建：当原始数据缺失或损坏时，可以使用从KDE中提取的样本数据来重建缺失的部分，以恢复完整的数据集。
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我正在尝试计算两个数值数组之间的熵(scipy.stats.entropy)，以量化它们潜在分布的差异。由于计算熵需要两个输入具有相同的形状，因此我想使用KDE来估计较小列表的分布，以从中采样新数据。使用KDE.sample绘制随机数
浏览 29提问于2019-11-04得票数 0
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我有一个数据集，它的发行版如下所示：我需要从集合中获取随机样本数据，以便分布更加均匀。类似这样的东西(把绿地中的数据取出来)：我知道如何通过获取数据，放入单独的“存储桶”(将数据分发到X桶，从每个桶获取Y样本)，但我想知道是否有更简单的方法。
浏览 0提问于2016-11-29得票数 3
熵是密码生成复杂性的标准度量。计算熵的标准方法是，获取生成密码的概率p，并对可能密码集中的每个密码取p*log2 2(P)之和。该熵根据密码的生成方式或最坏的情况攻击来度量复杂性(例如，我们不是试图计算在加载的模具上滚动6,2,6,3的熵，而是计算导致这些数字被滚动的分布熵)。这里的熵并不是衡量密码如何抵挡暴力等等。当使用不使用统一分布的随机过程生成密码时，或者使用不容易描述或映射到同样可能的结果的分布时会发生什么，
浏览 0提问于2017-07-19得票数 1
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换句话说，你能在任何CSPRNG中提供足够的从一个良好的熵源收集的熵作为种子，然后用它来完成吗？然而，一般的PRG定义并没有规定必须使用弱随机源，而在抽取器的情况下，输出应该在统计上接近均匀，而在PRG中，它只需要在计算上不能与均匀性区分，这是一个比较弱的概念。我假设任何基于散列的提取器都应该工作，因为它会散列输入。据我所知，哈希熵是从熵中提取随机性的一种很好的方法。
我能从CSPRNG中得到的唯一一个特性应该是，它必须混合所有包含<
浏览 0提问于2014-07-27得票数 5
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核密度估计的随机数生成
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我有一个一维数据集，使用状态模型和python中的and计算内核密度估计。如何从给定的KDE函数或分布生成随机数？编辑:下面是一个代码示例： #Calculating KDE
kde</em
浏览 5提问于2016-11-09得票数 3
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我正在考虑启动一个基于以下想法的项目:在从机器人到计算机的多个设备之间分配随机数生成的工作和熵；我想在机器上收集熵，并发送和接收加密数据包，以混合到熵池中。如果程序关闭，我希望程序在后台运行。我将可以访问web服务器来处理从客户端到客户端的连接协商。
我的问题是，在创建这样的系统时，我需要考虑哪些事情？我的编程(和数学)知识有限，为了创建这样一个项目，我应该在哪些方面花费精力来复习？
浏览 24提问于2016-09-28得票数 0
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在中，合成的数据来自两个高斯分布的加权抽样，[0,1]和[5, 1]的均值和std分别占30%和70%。假设使用gaussian内核和bandwidth=1，我们得到了以下结果( KDE估计器的输出与列车数据相匹配)：
是否有可能(从数学上和实际上)恢复估计核的特性？例如，在这种情况下，我们从拟合模型中读取[0,1]和[5, 1]值？(假设适当地完成了拟合过程)
浏览 3提问于2020-05-27得票数 1
问候
我需要计算一个一阶熵(马尔可夫源，类似于wiki，这里是由16位字组成的信号的 )。这意味着，我必须计算a->b (符号b出现在a之后)在数据流中的每个组合发生的频率。现在，我了解到C中的数组是一个指针，它会递增以得到确切的值，就像从array10获得元素3一样，我必须通过(3*10+4)(存储在数组中的变量的大小)将指针增量到数组。
浏览 2提问于2011-02-02得票数 3
第一个列表是从正推文中提取的，第二个列表是从负面消息中提取的。在一篇关于这一主题的文章中，作者抛弃了普通的n-克(即不强烈表示任何情感或句子客观性的n-g)。这样的n-图在所有数据集中平均出现)。我从概念上很好地理解了这一点，但是他们提供的公式是基于数学，而不是代码，而且我无法解释我应该做的事情。
我花了几个小时在网上搜索如何做到这一点。我已经找到了搜索引擎的熵计算示例，它通常是计算字符串的熵，最常
浏览 1提问于2011-09-27得票数 1
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2回答
树之间的度量
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和KNN一样，我会通过度量函数和一个新的数据点以及训练集中的点来计算距离。好吧，明白了。
现在让我们考虑数据点不是元组而是树。如何计算两个图之间的距离。人们如何计算树木之间的距离？
浏览 0提问于2019-01-14得票数 4
1回答
在估计了模型之后，我从后验分布中提取了500个参数集样本，以模拟未来(下一个月)的模型数据。最后，我取预测值的平均值(每个时间点500个预测值)，然后将它们与实际观察值进行比较(用曲线图)。我的问题是-如何计算预测值的这些均值的间隔？示例:在从后验分布中提取参数样本后，我使用以下参数模拟了模型中的变量X1、X2和....X30：X2= (11,10,15,13.5,17)
.......
浏览 2提问于2017-10-31得票数 1
我使用来自scipy.stats.gaussian_kde的scipy方法从数据中生成随机样本。from scipy import stats
kernel = stats.gaussian_kdegetDistribution1(test_data)
pdf_data = di
浏览 2提问于2015-05-12得票数 1
1回答
我正在做一个涉及音频的项目，其中对于矩阵X，n维是每个音频样本的特征，m维是我相互比较的音频文件的数量。我面临的问题是，对于每个音频文件，都有大量的音频样本(每44100个样本，我将其作为"1个样本“)，每个样本包括每个不同的特征。我不是简单地取每个音频样本的每个特征的平均值，而是考虑如上所述向矩阵中添加第三个维度，即音频样本。问题是，我不知道这在逻辑回归中如何成立/我可以期望我的输出变量y是什么。有没有人有这方面的经验</
浏览 0提问于2018-12-23得票数 0
我使用SciPy的函数从x,y点的数据集生成一个核密度估计(kde)函数。= random_data(100)kernel = stats.gaussian_kde我需要的是通过stats.gaussian_kde函数自动获得这个带宽值。print kernel.set_bandwidth()
但是它总是返回None而不是浮点。
浏览 6提问于2014-05-13得票数 2
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1回答
我有一个样本程序的距离向量。我试图量化它们有多相似。我使用了样本组之间的欧氏距离(每个值都属于一个桶，我们逐桶比较)，它工作得很好。但是，有太多的比较，需要做大量的样本。我想知道是否有一种有效的方法来建立一个比较样本的索引。样本看起来像--Sample:2 = {25 1 16 2 6 0 0 0 0 0 0
浏览 0提问于2018-09-24得票数 3
2回答
我有一个数据集，我已经从其中提取了12个特征，用于使用决策树的共同引用解析任务。这些特性的一些例子如下：
distance_feature()：根据句子的数量，i和j之间的距离。在创建所有这些特性以从数据集中提取结果之后，我不知道如何选择根节点，也不知道如何使用sci学习决策树算法，因为数据不是结构化的，而且是绝对的。我读过的一篇论文提到了熵和信息增益，但是这两个属性的所有例子都是基于结构化数据
浏览 1提问于2018-10-30得票数 0
1回答
您是否有使用H2O实现平衡随机森林的经验？若有，可否请你详述以下问题：
是否有可能改变在H2O中创建引导样本的默认过程，以得出平衡子样本(对于随机森林中的每次迭代，从少数类中提取一个引导样本。从大多数类中随机抽取相同数量的案例(通过替换)为每个树增长原始数据集？
浏览 16提问于2018-08-23得票数 0
1回答
我希望服务器从/dev/random接收32字节的随机数据。
接下来，我看了一下TLS1.3，它具有短暂的Diffie-Hellman密钥交换:客户机和服务器都生成自己的私有ECDHE参数集。此共享秘密用于导出用于加密的对称密钥和计算HMACs以检查消息完整性的密钥。因此，我假设加密的质量取决于ECDHE参数的质量。In结论：在我的TLS1.2示例中，服务器需要生成256位熵，而在1.3个示例中需要生成128位熵。我假定所需的位是从/dev
浏览 0提问于2020-04-12得票数 2
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1回答
来自局部二进制模式直方图的特征？
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我正在尝试根据一些纹理样本的LBP直方图来确定它们之间的相关性。我不希望将每个值作为单独的特征来处理，因为我希望在分析之前将我的数据与其他纹理特征结合起来。我想知道是否有一个非比较特征，我可以从直方图中提取出来。
浏览 7提问于2019-10-09得票数 1
1回答
分类一个移动窗口的样本，以确定是否存在眨眼伪像需要特征提取(除了使用深入学习，我没有足够的经验，这一点)。从大约的窗口中提取哪些特性将是有用的。用于检测眨眼事件的时间序列数据的50-200个样本。
浏览 0提问于2018-02-05得票数 1
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