Table of Contents
অতিরিক্ত তথ্য একটি পরিসংখ্যানগত পরিমাপ হল দুটো ভেরিয়েবলের মধ্যে নির্ভরতা মূল্যায়ন করার জন্য ব্যবহৃত পরিসংখ্যানগত পরিমাপ । বৈশিষ্ট্যের মান নির্বাচন করা হলে, এটি সেই সমস্ত বৈশিষ্ট্যের মধ্যে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক তথ্যকে শনাক্ত করতে সাহায্য করে যেগুলো লক্ষ্যবস্তুর ভেরিয়েবল সম্পর্কে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক তথ্য ধারণ করে । অধিকাংশ তথ্য বুদ্বুদ দ্বারা এই পদ্ধতিতে ব্যবহার করা হয় মডেল নির্বাচন করার ক্ষেত্রে ।
( ২ তীম.
এই তথ্যকে অন্যান্য বস্তুর মধ্যে এলোমেলো রেখে দেওয়া তথ্যের পরিমাণকে পরিমাপ করে ।
তথ্য গণনা করা হচ্ছে
গণনাটির সম্ভাবনার কথা বিবেচনা করে এই কোডের সংখ্যা সম্ভাবনাময় বন্টন করা হয়েছে।
[[[F][F] আমি <0 >] = × [Y, p(x) / (((x), p) [(((]))
কোথায়?
- [[F][F], p(x,x)[FLT] [FLT] হল: ১] X ও Y-র যৌথ সম্ভাবনা
- [[F][F][F][F] এবং[F][F][F]][F][[F]][[F]]]] এই যে কোনো একটি সংক্ষিপ্ত সম্ভাবনা রয়েছে [৩] [ONE] [Ctrl]
নির্বাচনী ব্যবস্থার অ্যাপ্লিকেশন
বৈশিষ্ট্য অনুযায়ী, পারস্পরিক তথ্য নির্দিষ্ট করে নির্ধারণ করা হয় যে কোন বৈশিষ্ট্যের মধ্যে লক্ষ্যটিকে চিহ্নিত করা হয়। উচ্চ স্তরের তথ্য অতিরিক্ত তথ্য স্কোরকে অধিক তথ্য বলে বিবেচনা করা হয় এবং এই প্রক্রিয়াটির জন্য আদর্শ প্রশিক্ষণ গ্রহণের ক্ষেত্রে অধিক পরিমাণ শক্তি প্রয়োগ করা হয়।
সাধারণ পদ্ধতি এর মধ্যে প্রতিটি বৈশিষ্ট্য এবং লক্ষ্যের মধ্যে পারস্পরিক তথ্য অনুমান করা হয়, তারপর স্কোরের উপর ভিত্তি করে উপরের বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করা হয়। এই পদ্ধতি বিশেষভাবে উচ্চ-বর্ণিক তথ্য পরিচালনার জন্য প্রযোজ্য।