여러분, 독일 연구원들이 주제의 핵심에 있는 기사를 보았습니다. 찾아서 포스팅하겠습니다. 즉, 나는 새로운 것을 제공하지 않으며 모든 것이 최소 10년 동안 연구되었습니다.
그런 연구원 Battiti가 있습니다(상호 정보 기능 선택이라는 단어를 사용하여 기사를 검색할 수 있음). 그는 상호 정보 변수 선택 기법의 아버지입니다. 그곳에서 친구는 다양한 실험 데이터 소스, 특히 태양 활동 데이터(일반적으로 널리 사용되는 값 소스)로 작업합니다. 그리고 연구 결과는 예측에 대한 통계 I(X,Y)의 이점을 확인합니다. 그가 임의의 값을 이산화하고 알파벳을 만드는 방법을 읽을 필요가 있습니다. 아무도 (현지 노인처럼) 이론에 신경을 쓴 적이 없는 것 같습니다.
HideYourRichess , 전체 terver가 베르누이 급수 또는 큰 수의 법칙으로 귀결된다고 생각한다면 큰 착각입니다.
확실히 알 수 없는 것 같아요.
이 다섯! 나는 두 개를 원한다!
HideYourRichess : 그것이 일련의 독립적인 사건에 관한 것이라는 것을 이해하지 못하셨습니까?
어떤 독립 이벤트를 말씀하시는 건가요? 소스의 알파벳 문자 시퀀스에 대해? 아니오, 그것들은 반드시 독립적인 것은 아닙니다. 당신은 이미 이것을 설명했습니다. 일반적인 러시아어 문학 텍스트는 일련의 종속 문자입니다. 그들이 독립적이라면 문학적 텍스트는 실제보다 훨씬 더 아카이버에 의해 압축되었을 것입니다. 일부 문학 텍스트를 가져와 혼합하고 원본과 혼합 보관 결과를 비교합니다.
아니면 소스 앙상블과 목적지 앙상블이 독립 변수라고 생각하십니까?
정보 엔트로피의 개념은 독립 기호에 대해 Shannon 에 의해 도입되었습니다. 내 말을 못 믿겠다면 학술사전을 찾아보라. 나는 이 주제에 대해 더 이상 당신과 논쟁하지 않을 것입니다. 시장에 대한 정보 엔트로피를 계산할 수 없습니다. 알파벳을 모르고 기호의 빈도를 모르며 기호의 독립성도 알 수 없기 때문입니다(그러나 시장 참가자의 행동이 매우 의존적이라는 것은 알려져 있습니다).
다음 질문인 조건부 엔트로피는 원래 알파벳의 문자 사이에 종속성이 있는 경우입니다. 이것은 논의된 정보 엔트로피와 동일하지 않습니다.
아카이버를 사용한 예가 어떤 결론에 도달했는지 이해하지 못하지만 이렇게 말하겠습니다. 아카이버의 임무는 조건부 엔트로피를 정보 엔트로피로 변환하는 것입니다. 저것들. 결과 시퀀스에서 문자가 가능한 한 독립적인 완벽하게 정의된 제한된 알파벳을 만듭니다. 문자 수준에서 문학 텍스트의 정렬된 구조를 혼합하면 당연히 이러한 문자 시퀀스가 깨지고 압축이 악화됩니다. 완전히 임의의 문자 집합을 더 이상 압축할 수 없는 지점까지. 그래서 무엇? 그리고 시장은 어떻습니까?
다른 중독에 대해 이야기하십시오.
""는 텍스트 외부의 "b"에 어떻게 의존합니까? 안돼, 즉. 당신은 다른 캐릭터로부터 ""를 얻을 수 없습니다.
그리고 우리는 1, 2, 3, 4, 5, 6이 어떻게 의존한다고 말합니까? 분명히, 이것은 당신이 그것을 지정하는 방법에 관계없이 알파벳에 매우 적합한 세트가 아닙니다.
안 그래?
다른 중독에 대해 이야기하십시오.
""는 텍스트 외부의 "b"에 어떻게 의존합니까? 안돼, 즉. 당신은 다른 캐릭터로부터 ""를 얻을 수 없습니다.
그리고 우리는 1, 2, 3, 4, 5, 6이 의존한다고 어떻게 말합니까? 분명히, 이것은 당신이 그것을 지정하는 방법에 관계없이 알파벳에 매우 적합한 세트가 아닙니다.
안 그래?
왜 적합하지 않습니까? 16진법 미적분. 일반 알파벳은 이진 알파벳보다 나쁘지 않습니다. :)
그리고 러시아 문자 u, i, ё는 다른 문자에서 얻을 수 있습니다.
그리고 러시아 문자 u, i, ё는 다른 문자에서 얻을 수 있습니다.
글자가 아니라 소리 :)
아니면 그 농담처럼? "정말 간단한 러시아어 ezyg - slofa" yosh "pishitsa f 두 글자!"
글자가 아니라 소리입니다 :)
아니면 그 농담처럼? "정말 간단한 러시아어 ezyg - slofa" yosh "pishitsa f 두 글자!"
나도 약간 혼란 스럽지만 HideYourRichess가 옳다고 알려주는 것이 있습니다. .
숫자 체계와의 비교는 아마도 완전히 정확하지 않을 것입니다. 숫자는 고유한 방식으로 표현될 수 있으며 따옴표의 경우 많은 표현이 있습니다. 기호는 다른 기호, 즉
a == cdrmiykepi == fsrpl == mflncp == yavlporpfpor == fvylfrmilfpf == ...
엉망이야, IMHO.
여러분, 독일 연구원들이 주제의 핵심에 있는 기사를 보았습니다. 찾아서 포스팅하겠습니다. 즉, 나는 새로운 것을 제공하지 않으며 모든 것이 최소 10년 동안 연구되었습니다.
그런 연구원 Battiti가 있습니다(상호 정보 기능 선택이라는 단어를 사용하여 기사를 검색할 수 있음). 그는 상호 정보 변수 선택 기법의 아버지입니다. 그곳에서 친구는 다양한 실험 데이터 소스, 특히 태양 활동 데이터(일반적으로 널리 사용되는 값 소스)로 작업합니다. 그리고 연구 결과는 예측에 대한 통계 I(X,Y)의 이점을 확인합니다. 그가 임의의 값을 이산화하고 알파벳을 만드는 방법을 읽을 필요가 있습니다. 아무도 (현지 노인처럼) 이론에 신경을 쓴 적이 없는 것 같습니다.
그리고 숫자 체계인 Xpert 는 무엇과 관련이 있습니까? 왜 대화가 숫자 체계로 바뀌었는지 이해가 되지 않습니다.
Chesslovo, 글쎄요, TI를 따옴표에 적용하는 데 방해가 되는 HideYourRichess 인수는 하나도 보이지 않습니다.
그리고 숫자 체계인 Xpert 는 무엇과 관련이 있습니까? 왜 대화가 숫자 체계로 바뀌었는지 이해가 되지 않습니다.
예, 그는 퍼지지 않았지만, 그건 그렇고. 숫자가 알파벳이 아닌 이유는 무엇입니까?
Chesslovo, 글쎄요, TI를 따옴표에 적용하는 데 방해가 되는 HideYourRichess 인수는 하나도 보이지 않습니다.
알파벳 선택.
______
그래서 더 잘 읽었을 것입니다.
나도 약간 혼란 스럽지만 HideYourRichess가 옳다는 것을 알려주는 것이 있습니다.
숫자 체계와의 비교는 아마도 완전히 정확하지 않을 것입니다. 숫자는 고유한 방식으로 표현될 수 있으며 따옴표의 경우 많은 표현이 있습니다. 기호는 다른 기호, 즉
a == cdrmiykepi == fsrpl == mflncp == yavlporpfpor == fvylfrmilfpf == ...
엉망이야, IMHO.
다른 언어로 "장애"라는 단어를 쓰면 평등도 있을 것입니다. :) 그리고 같은 알파벳에서도 동의어 또는 사용되지 않는 단어의 예를 제공할 수 있습니다.
추신 숫자는 또한 미적분학에 따라 무한한 방법으로 표현될 수 있습니다. 실제로는 알파벳입니다.
알파벳은 조건부입니다. 사람이 많은 수의 물체, 적은 수의 문자로 현상을 나열하기 위해 발명했습니다. 물론 캐릭터 d.b. 이산 세트. 그것에 대한 다른 엄격한 요구 사항은 없습니다 - 사용자 편의 문제
HideYourRichess , 전체 terver가 베르누이 급수 또는 큰 수의 법칙으로 귀결된다고 생각한다면 큰 착각입니다.
확실히 알 수 없는 것 같아요.
어떤 독립 이벤트를 말씀하시는 건가요? 소스의 알파벳 문자 시퀀스에 대해? 아니오, 그것들은 반드시 독립적인 것은 아닙니다. 당신은 이미 이것을 설명했습니다. 일반적인 러시아어 문학 텍스트는 일련의 종속 문자입니다. 그들이 독립적이라면 문학적 텍스트는 실제보다 훨씬 더 아카이버에 의해 압축되었을 것입니다. 일부 문학 텍스트를 가져와 혼합하고 원본과 혼합 보관 결과를 비교합니다.
아니면 소스 앙상블과 목적지 앙상블이 독립 변수라고 생각하십니까?정보 엔트로피의 개념은 독립 기호에 대해 Shannon 에 의해 도입되었습니다. 내 말을 못 믿겠다면 학술사전을 찾아보라. 나는 이 주제에 대해 더 이상 당신과 논쟁하지 않을 것입니다. 시장에 대한 정보 엔트로피를 계산할 수 없습니다. 알파벳을 모르고 기호의 빈도를 모르며 기호의 독립성도 알 수 없기 때문입니다(그러나 시장 참가자의 행동이 매우 의존적이라는 것은 알려져 있습니다).
다음 질문인 조건부 엔트로피는 원래 알파벳의 문자 사이에 종속성이 있는 경우입니다. 이것은 논의된 정보 엔트로피와 동일하지 않습니다.
아카이버를 사용한 예가 어떤 결론에 도달했는지 이해하지 못하지만 이렇게 말하겠습니다. 아카이버의 임무는 조건부 엔트로피를 정보 엔트로피로 변환하는 것입니다. 저것들. 결과 시퀀스에서 문자가 가능한 한 독립적인 완벽하게 정의된 제한된 알파벳을 만듭니다. 문자 수준에서 문학 텍스트의 정렬된 구조를 혼합하면 당연히 이러한 문자 시퀀스가 깨지고 압축이 악화됩니다. 완전히 임의의 문자 집합을 더 이상 압축할 수 없는 지점까지. 그래서 무엇? 그리고 시장은 어떻습니까?