[この記事では、呂晨光の先生が論文発表されている意味情報理論と統計的学習上のオンラインサイエンスに掲載された論文を書いた後に感じ、特に推奨抜粋]
2019年8月21日1時04分|個人カテゴリ：数学と哲学情報|分類システム：論文の為替|情報理論、意味情報、機械学習、誘導性、科学哲学
また、これは私の以前の知見に基づいて研究、の私の過去5年間の要約です。
ジャーナルが公開されている：インフォメーションます。https：//www.mdpi.com/journal/information
記事は次のとおりです。https：//www.mdpi.com/2078-2489/10/8/261
英語のオープンアクセスジャーナルではなく、長さ。私が使用する方法 - セマンティック情報方法 - ちょうど私のために特徴的な、情報。するには査読によると正直な要件、1つの応答によって一つであることが、2つのハードルの上に査読。知らなかった、焼かを食べます。
西研究セマンティック情報理論の有名人ルチアーノ・フロリディとヴォルフガングJohannsenもそれに関する記事を発表しました。
まだ情報情報理論と編集委員会の方法論セクションでFlridi。
さて、比較してみましょう。
第30条ページ。私は、公開4に相当し、とても幸せです。http://www.survivor99.com/lcg/english/information/GIT/index.htm、私は英語で記事を発表していた40複数のページには、非常に長いです。ただ、公開会議 - 短いが実現することは困難のように。新しいものは、理解することは困難である包括的ではないかもしれません。
私の記事では、背景には2つの部分から成ります：
シャノンの情報理論から意味情報のG論、意味論的な情報理論の1にも（教授Floridiと忠一新を含む）他の人に触れました。
ベイズ推定、ベイズ推定（ベイズ推定）のへの主な課題を予測するための伝統的なベイズのロジック2.。
方法は、私の元の4チャネルマッチングアルゴリズムが含まれています。
メンバーシップ関数 - - 簡単な方法は、チャネルセマンティックシャノンチャンネル、マルチタグを解決するための学習機能をマッチしました。しかし、最も重要なアプリケーションについて説明IF-THENの確認を解決することです。
2. 2つのチャネルが一致した：解決マルチラベル分類を、多くの一般的な方法よりも簡単。
3.相互情報の分類を解決する、互いに、反復アルゴリズムを用いて2つのチャネルが一致を繰り返し。最大の相互情報の分類や予測を解決するための特徴によれば、これは問題を残して、古典的なシャノンの情報理論と情報理論です。
4. 2つのチャネルが一致し、EMアルゴリズムに基づいた理論を証明するためになお混合モデルを混合モデルを解く、G / Rを解くことにより最大通信効率が間違っています。
多くの実施例は、本明細書で提供される、補助保持材料は、これらのアルゴリズムのPython 3.6プログラムを提供します。私自身のシリーズを読んで。メソッドは、Pythonプログラミングを学ぶために私を余儀なくされました。幸い、私は昔のプログラマーでした。
機械学習のために、分類は非常に実用的なのために2,3であり、最も困難は、反復の収束を証明するために、具体的には、混合モデルを解決することです。しかし、ほとんどの理論的な感覚は、B *の新しい確認を提供することです。
誘導長年の問題。計算問題の確認 - 帰納法の仮定の絶対的に正しいフルネームが拒否されているので、誘導の問題の進化のために完全に誘導するという問題が正しい仮定ではありません。この問題を解決しようとしたFalsificationismポッパー。早期ベイズロジックCarnapケアンズと論理確率や条件付き確率のロジックを示すための試みの決定的な証拠の支持者（0と1の間で変動する）が、ほとんど現代の誘導支持者ではで（信頼性やサポートを誘導します - 1と1）との間で変化する（ここではhttp://www.fitelson.org/probability/comp.pdfを参照してください）確認程度を表します。
-1と1、および私のb *のかどうかより、確認の確認陽性症例の人気度に応じて、人気が異なるの確認の間の私も確認が反例少ないかどうかに依存します - これはポッパーの改ざん互換性のアイデア。あなたが納得できるようにするには、我々は実行する必要があり。
（http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=2056&do=blog&id=1160412）Iは、式の私の確認は、遅かれ早かれ、ほとんどの人々に受け入れられるだろうと信じているが、その運命は私の色覚モデル等であってもよいです。
アカデミー徐研究アルゴリズムに呼び出されます。http：//www.sohu.com/a/312151330_680938
私の努力があります。しかし、この記事では本当に簡単ではない国内の雑誌に掲載されました。分類された相互情報に関する私の記事が繰り返し拒否されました。レビュアーが知っているかどうかわからない：シャノンと新規参入はまだこの問題を解決することはできません！これは、情報理論ああ上のダイヤモンドの王冠でなければなりません！
ドラフト中国を参照します。http：//www.survivor99.com/lcg/CM/Homepage-NewFrame.pdf
セマンティック情報理論と統計的学習の詳細は、以下を参照してくださいます。http：//www.survivor99.com/lcg/books/GIT/
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