การกระจายในส่วนย่อยของหรือไม่
ฉันสงสัยว่าถ้ามีทุกประเภทของการกระจายมาตรฐานในส่วนย่อยของจำนวนเต็มใด ๆ\} เท่าที่เราจะได้แสดงนี้เป็นการกระจายบนเป็นเวกเตอร์ความยาวของผลไบนารีเช่นถ้าแล้วสอดคล้องกับเวกเตอร์1){1,2,...,J}{1,2,...,J}\{1, 2, ..., J\}JJJJ=5J=5J = 5{1,3,5}{1,3,5}\{1, 3, 5\}(1,0,1,0,1)(1,0,1,0,1)(1, 0, 1, 0, 1) สิ่งที่ฉันกำลังมองหาคือการกระจายตัวซึ่งมาจากครอบครัวที่จัดทำดัชนีโดยพารามิเตอร์มิติ จำกัดที่จะกระจายมวลของมันในวิธีที่เวกเตอร์ไบนารีสองและจะมีความคล้ายคลึงกัน ความน่าจะเป็นถ้าพวกเขา "ปิด" ด้วยกันเช่นและมีความน่าจะเป็นที่คล้ายกัน จริงๆสิ่งที่ผมมุ่งมั่นที่จะทำหวังว่าจะใส่ก่อนในเช่นว่าถ้าฉันรู้ว่าที่มีขนาดใหญ่พอสมควรแล้วเป็นญาติอาจจะมีขนาดใหญ่เพื่อเวกเตอร์ห่างไกลจากr_1νθ(⋅)νθ(⋅)\nu_\theta (\cdot)θθ\thetar1r1r_1r2r2r_2r1=(0,0,1,0,1)r1=(0,0,1,0,1)r_1 = (0, 0, 1, 0, 1)r2=(0,0,1,1,1)r2=(0,0,1,1,1)r_2 = (0, 0, 1, 1, 1)θθ\thetaνθ(r1)νθ(r1)\nu_\theta (r_1)νθ(r2)νθ(r2)\nu_\theta (r_2)r1r1r_1 กลยุทธ์อย่างหนึ่งที่อยู่ในใจก็คือการวางมาตรวัดหรือการวัดการกระจายตัวอื่น ๆ บนบนจากนั้นใช้หรืออะไรที่คล้ายกัน ตัวอย่างที่ชัดเจนจะเป็นในการเปรียบเทียบกับการแจกแจงแบบปกติ ไม่เป็นไร แต่ฉันหวังว่าจะมีสิ่งที่เป็นมาตรฐานและคล้อยตามการวิเคราะห์แบบเบย์ ด้วยสิ่งนี้ฉันไม่สามารถเขียนค่าคงที่ normalizing ได้dθdθd_\theta{0,1}J{0,1}J\{0, 1\}^Jνθ(r)∝exp(−dθ(r,μ))νθ(r)∝exp(−dθ(r,μ))\nu_\theta (r) \propto \exp (-d_\theta (r, …