s*e
2 楼
student T-test?
小？
【在 a***n 的大作中提到】
: 比如有两个正态分布，只是 参数 有些不同，如何定量的比较这两个分布的区别的大小？
: 谢谢！！
小？
【在 a***n 的大作中提到】
: 比如有两个正态分布，只是 参数 有些不同，如何定量的比较这两个分布的区别的大小？
: 谢谢！！
a*n
3 楼
这个行么？ 可否具体讲讲~~~
【在 s******e 的大作中提到】
: student T-test?
:
: 小？
【在 s******e 的大作中提到】
: student T-test?
:
: 小？
b*d
4 楼
Kullback–Leibler divergence
http://en.wikipedia.org/wiki/Kullback-Leibler_divergence
小？
【在 a***n 的大作中提到】
: 比如有两个正态分布，只是 参数 有些不同，如何定量的比较这两个分布的区别的大小？
: 谢谢！！
http://en.wikipedia.org/wiki/Kullback-Leibler_divergence
小？
【在 a***n 的大作中提到】
: 比如有两个正态分布，只是 参数 有些不同，如何定量的比较这两个分布的区别的大小？
: 谢谢！！
a*n
5 楼
这个不知道 适不适合 一般的任意分布(不限正态分布)。
现在的情况是：根据一定数量的观察值，比如 Ｎ１个观察值，模拟出一个正态分布
，得出各个模型参数。然后，继续获得了更多的观察值，于是手里有了 Ｎ１＋Ｎ２
个观察值，这个时候重新模拟出一个分布曲线，不知道 K-L divergence能否合适的表
达出由于新的观察值得加入而导致的分布的差异。
谢谢！
【在 b*********d 的大作中提到】
: Kullback–Leibler divergence
: http://en.wikipedia.org/wiki/Kullback-Leibler_divergence
:
: 小？
现在的情况是：根据一定数量的观察值，比如 Ｎ１个观察值，模拟出一个正态分布
，得出各个模型参数。然后，继续获得了更多的观察值，于是手里有了 Ｎ１＋Ｎ２
个观察值，这个时候重新模拟出一个分布曲线，不知道 K-L divergence能否合适的表
达出由于新的观察值得加入而导致的分布的差异。
谢谢！
【在 b*********d 的大作中提到】
: Kullback–Leibler divergence
: http://en.wikipedia.org/wiki/Kullback-Leibler_divergence
:
: 小？
b*d
6 楼
挂我第二作者我就讲！
kidding!
自己看看WIKI吧，应该是可以。而且很符合。
Kullback–Leibler divergence有叫information gain，非对称的function,真好用于
你的情况。
InfoGain(New|Old).
【在 a***n 的大作中提到】
: 这个不知道 适不适合 一般的任意分布(不限正态分布)。
: 现在的情况是：根据一定数量的观察值，比如 Ｎ１个观察值，模拟出一个正态分布
: ，得出各个模型参数。然后，继续获得了更多的观察值，于是手里有了 Ｎ１＋Ｎ２
: 个观察值，这个时候重新模拟出一个分布曲线，不知道 K-L divergence能否合适的表
: 达出由于新的观察值得加入而导致的分布的差异。
: 谢谢！
kidding!
自己看看WIKI吧，应该是可以。而且很符合。
Kullback–Leibler divergence有叫information gain，非对称的function,真好用于
你的情况。
InfoGain(New|Old).
【在 a***n 的大作中提到】
: 这个不知道 适不适合 一般的任意分布(不限正态分布)。
: 现在的情况是：根据一定数量的观察值，比如 Ｎ１个观察值，模拟出一个正态分布
: ，得出各个模型参数。然后，继续获得了更多的观察值，于是手里有了 Ｎ１＋Ｎ２
: 个观察值，这个时候重新模拟出一个分布曲线，不知道 K-L divergence能否合适的表
: 达出由于新的观察值得加入而导致的分布的差异。
: 谢谢！
a*n
7 楼
汗~~ 挂你第二作者，俺这个作业就要0蛋了。。呵呵。 :P
作业要提一个新的idea,俺从来没有做过的方向，俺就寻思用个犄角旮旯的方法，这样就
谁也看不懂啦~~ 瓦卡卡。
谢谢，正在看这个Wiki, 以前用过information gain, 是decision tree里面经常提到
，不过没有怎么关注这个 K-L divergence... 看来现在不看不行了~~
多谢大牛帮助~
【在 b*********d 的大作中提到】
: 挂我第二作者我就讲！
: kidding!
: 自己看看WIKI吧，应该是可以。而且很符合。
: Kullback–Leibler divergence有叫information gain，非对称的function,真好用于
: 你的情况。
: InfoGain(New|Old).
作业要提一个新的idea,俺从来没有做过的方向，俺就寻思用个犄角旮旯的方法，这样就
谁也看不懂啦~~ 瓦卡卡。
谢谢，正在看这个Wiki, 以前用过information gain, 是decision tree里面经常提到
，不过没有怎么关注这个 K-L divergence... 看来现在不看不行了~~
多谢大牛帮助~
【在 b*********d 的大作中提到】
: 挂我第二作者我就讲！
: kidding!
: 自己看看WIKI吧，应该是可以。而且很符合。
: Kullback–Leibler divergence有叫information gain，非对称的function,真好用于
: 你的情况。
: InfoGain(New|Old).
a*n
8 楼
不知道kld 对于 比较 joint distribution 是不是一样有很好的效果阿？
【在 b*********d 的大作中提到】
: 挂我第二作者我就讲！
: kidding!
: 自己看看WIKI吧，应该是可以。而且很符合。
: Kullback–Leibler divergence有叫information gain，非对称的function,真好用于
: 你的情况。
: InfoGain(New|Old).
【在 b*********d 的大作中提到】
: 挂我第二作者我就讲！
: kidding!
: 自己看看WIKI吧，应该是可以。而且很符合。
: Kullback–Leibler divergence有叫information gain，非对称的function,真好用于
: 你的情况。
: InfoGain(New|Old).
a*n
9 楼
KL-D 比较两个分布的时候好像只是给出一个值。
即： 如果分布 A, B, C
KL(A,B) = a, KL(A, C) = a. 虽然分布A与B之间的差别大小与 A和C之间的差别的大小
都是a,但是并不表明 B与C 分布相同。因为 KLD 只表示了分布的区别的大小，却没有
表示区别的方向。
有没有能够既表达两个分布的区别的值得大小，又表达分布差异的方向或者类似东西的
函数呢？
谢谢！
【在 a***n 的大作中提到】
: 不知道kld 对于 比较 joint distribution 是不是一样有很好的效果阿？
即： 如果分布 A, B, C
KL(A,B) = a, KL(A, C) = a. 虽然分布A与B之间的差别大小与 A和C之间的差别的大小
都是a,但是并不表明 B与C 分布相同。因为 KLD 只表示了分布的区别的大小，却没有
表示区别的方向。
有没有能够既表达两个分布的区别的值得大小，又表达分布差异的方向或者类似东西的
函数呢？
谢谢！
【在 a***n 的大作中提到】
: 不知道kld 对于 比较 joint distribution 是不是一样有很好的效果阿？
a*n
10 楼
不知道用 KLD 辅以 mean 和 deviation 能不能表达两个分布的差别大小和方向？有没
有系统的，量化的讨论这个的阿？
【在 a***n 的大作中提到】
: KL-D 比较两个分布的时候好像只是给出一个值。
: 即： 如果分布 A, B, C
: KL(A,B) = a, KL(A, C) = a. 虽然分布A与B之间的差别大小与 A和C之间的差别的大小
: 都是a,但是并不表明 B与C 分布相同。因为 KLD 只表示了分布的区别的大小，却没有
: 表示区别的方向。
: 有没有能够既表达两个分布的区别的值得大小，又表达分布差异的方向或者类似东西的
: 函数呢？
: 谢谢！
有系统的，量化的讨论这个的阿？
【在 a***n 的大作中提到】
: KL-D 比较两个分布的时候好像只是给出一个值。
: 即： 如果分布 A, B, C
: KL(A,B) = a, KL(A, C) = a. 虽然分布A与B之间的差别大小与 A和C之间的差别的大小
: 都是a,但是并不表明 B与C 分布相同。因为 KLD 只表示了分布的区别的大小，却没有
: 表示区别的方向。
: 有没有能够既表达两个分布的区别的值得大小，又表达分布差异的方向或者类似东西的
: 函数呢？
: 谢谢！
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