Implement the generalized normal distribution
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
Línea de trabajo
Comienza revisando los puntos de entrada existentes normal y double_exponential y la definición enlazada de Wikipedia. Establece la parametrización requerida, las entradas compatibles, las derivadas, los casos límite y la cobertura de pruebas para la nueva distribución. Se considera terminado cuando la distribución generalizada está implementada de forma coherente con la biblioteca y su comportamiento se ha verificado en los casos relevantes.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Description
Implement Generalized normal distribution https://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_normal_distribution
Why this is useful?
It generalizes the normal (for p=2) and double exponential (Laplace) distribution (for p=1) and in the limit case also the uniform (p → ∞) for the shape parameter p.
These correspond to the $L_p$ norms when used for regularization and in other cases.
For examples:
y ~ normal(X*beta, sigma);
produces the criterion minimize $L_2$ norm of (X*beta-y) (a.k.a. least squares). But then
y ~ double_exponential(X*beta, sigma);
produces the criterion minimize $L_1$ norm of (X*beta-y). (a.k.a. least absolute deviations)
Similarly, in the Bayesian interpretation of ridge and LASSO,
beta ~ normal(0, lambda);
y ~ normal(X*beta, sigma);
produces the $L_2$ regularized ridge and
beta ~ double_exponential(0, lambda);
y ~ normal(X*beta, sigma);
produces the $L_1$ regularized LASSO.
Using the Generalized normal distribution would allow to conveniently use an arbitrary $L_p$ norm for the optimization criterion, or to even find the suitable value of p when used as a parameter.
- Lenguaje dominante
- C++
- Estrellas
- 845
- Forks
- 225
- Merge medio
- 3 d 9 h
- PR fusionados (30 d)
- 12
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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