An Optimization Approach of Deriving Bounds between Entropy and Error from Joint Distribution: Case Study for Binary Classifications

In this work, we propose a new approach of deriving the bounds between entropy and error from a joint distribution through an optimization means. The specific case study is given on binary classifications. Two basic types of classification errors are investigated, namely, the Bayesian and non-Bayesi...

সম্পূর্ণ বিবরণ

গ্রন্থ-পঞ্জীর বিবরন
প্রধান লেখক: Bao-Gang Hu, Hong-Jie Xing
বিন্যাস: প্রবন্ধ
ভাষা:English
প্রকাশিত: MDPI AG 2016-02-01
মালা:Entropy
বিষয়গুলি:
অনলাইন ব্যবহার করুন:http://www.mdpi.com/1099-4300/18/2/59