The missing mass refers to the probability of elements not observed in a sample, and since the work of Good and Turing during WWII, has been studied extensively in many areas including ecology, linguistic, networks and information theory. This work determines what is the \emph{maximal variance of the missing mass}, for any sample and alphabet sizes. The result helps in understanding the missing mass concentration properties.


翻译:缺失质量是指在样本中未观察到元素的概率,而且自二战期间Good和Turing的工作以来,在许多领域,包括生态学、语言学、网络和信息理论方面,已经对Good和Turing的工作进行了广泛研究。这项工作决定了任何样本和字母大小的缺失质量的最大差异。结果有助于理解缺失的质量浓度属性。

0
下载
关闭预览

相关内容

MASS:IEEE International Conference on Mobile Ad-hoc and Sensor Systems。 Explanation:移动Ad hoc和传感器系统IEEE国际会议。 Publisher:IEEE。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/mass/index.html
图像分割方法综述
专知会员服务
51+阅读 · 2020年11月22日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
104+阅读 · 2020年5月15日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2019年11月8日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
18+阅读 · 2018年1月9日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Proper Scoring Rules for Missing Value Imputation
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月7日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月7日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月4日
On Feature Normalization and Data Augmentation
Arxiv
13+阅读 · 2020年2月25日
Incremental Reading for Question Answering
Arxiv
4+阅读 · 2019年1月15日
Arxiv
7+阅读 · 2018年3月22日
VIP会员
相关VIP内容
图像分割方法综述
专知会员服务
51+阅读 · 2020年11月22日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
104+阅读 · 2020年5月15日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
已删除
将门创投
4+阅读 · 2019年11月8日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
18+阅读 · 2018年1月9日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
相关论文
Proper Scoring Rules for Missing Value Imputation
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月7日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月7日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月4日
On Feature Normalization and Data Augmentation
Arxiv
13+阅读 · 2020年2月25日
Incremental Reading for Question Answering
Arxiv
4+阅读 · 2019年1月15日
Arxiv
7+阅读 · 2018年3月22日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员