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1.- No se si sería más facil tomar r=uniforme, y no r=mixture model, simplifica mucho el sampling y tal vez incluso produzca menos error
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2.- Por ahora tengo KLD y HD:
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- para KLD no he entendido si tengo que añadir el -x + y
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3.- Se puede poner la topsoe como una f-divergence?
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La topsoe parece que es 2 veces la jensen-shannon divergence, o sea
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topsoe(p,q) = kld(p|m) + kld(q|m), con m = (p+q)/2
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4.- Se puede poner la Wasserstein como una f-divergence?
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5.- En general, qué relación hay con las "distancias"?
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2) implementar el auto
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- optimización interna para likelihood [ninguno parece funcionar bien]
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- de todo (e.g., todo el training)?
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- independiente para cada conjunto etiquetado? (e.g., positivos, negativos, neutros, y test)
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- optimización como un parámetro GridSearchQ
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6) optimizar kernel? optimizar distancia?
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10) Definir un clasificador que devuelva, para cada clase, una posterior como la likelihood en la class-conditional KDE dividida
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por la likelihood en en todas las clases (como propone Juanjo) y meterlo en EMD. Hacer al contario: re-calibrar con
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EMD y meterlo en KDEy
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11) KDEx?
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