entropy

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    給出的序列PF號N, N, N...從一些源,而不是一個PRNG但說某種傳感器或測井數據,是可以安全地假設處理像這樣 Nn/ B = Qň   Rem Mn 將導致比順序M少巡航能力熵序列Q嗎? 注意:假設B是這樣的:Q和M具有相同的大小範圍。 這與the observation that most real world data sets, regardless or there source,

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    可以使用Akaike Information Criterion (AIC)來衡量統計模型的擬合優度,該統計模型考慮了擬合優度以及用於模型創建的參數數量。 AIC涉及計算該模型的似然函數的最大值(L)。 給定一個分類模型的預測結果,我們如何計算L,表示爲混淆矩陣?

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    爲了某些目的,能夠繞過任何算法生成的隨機數字,以支持自然輸入 - 比如說擲骰子,這將會很棒。例如,加密密鑰生成讓我覺得這是一種需要足夠少的隨機數據的情況,並且要求數據真正具有足夠的隨機性,這可能是一種可行和理想的事情。 所以我想知道的是,在我離開之前弄髒我的手之前,是否有任何軟件可以直接從隨機數字輸入中構建熵池?請注意,僅僅將事情從基數r轉換爲基數2是不夠的;例如,因爲3和2是相對的素數,所以在保