Implement the generalized normal distribution
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 25/100
Piste de recherche
Commencez par examiner les points d’entrée existants normal et double_exponential ainsi que la définition Wikipédia indiquée. Déterminez la paramétrisation requise, les entrées prises en charge, les dérivées, les cas limites et la couverture des tests pour la nouvelle distribution. La tâche est terminée lorsque la distribution généralisée est implémentée de manière cohérente avec la bibliothèque et que son comportement est vérifié pour les cas pertinents.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
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.
- Langage dominant
- C++
- Étoiles
- 845
- Forks
- 225
- Merge moyen
- 3 j 9 h
- PR mergées (30 j)
- 12
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Propose un modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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