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  On Maximum Entropy and Inference

Gresele, L., & Marsili, M. (2017). On Maximum Entropy and Inference. Entropy, 19(12): 642, pp. 1-16. doi:10.3390/e19120642.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

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Beschreibung:
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OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Gresele, L1, 2, Autor           
Marsili, M, Autor
Affiliations:
1Department High-Field Magnetic Resonance, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497796              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Maximum entropy is a powerful concept that entails a sharp separation between relevant and irrelevant variables. It is typically invoked in inference, once an assumption is made on what the relevant variables are, in order to estimate a model from data, that affords predictions on all other (dependent) variables. Conversely, maximum entropy can be invoked to retrieve the relevant variables (sufficient statistics) directly from the data, once a model is identified by Bayesian model selection. We explore this approach in the case of spin models with interactions of arbitrary order, and we discuss how relevant interactions can be inferred. In this perspective, the dimensionality of the inference problem is not set by the number of parameters in the model, but by the frequency distribution of the data. We illustrate the method showing its ability to recover the correct model in a few prototype cases and discuss its application on a real dataset.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2017-12
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.3390/e19120642
BibTex Citekey: GreseleM2017
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Entropy
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 19 (12) Artikelnummer: 642 Start- / Endseite: 1 - 16 Identifikator: -