डिरिख्ले वितरण जनरेटर और विज़ुअलाइज़र

Dirichlet वितरण क्या है?

Dirichlet वितरण non-negative vectors बनाता है जिनका total 1 होता है। यह proportions, category probabilities और topic हिस्सों के लिए उपयोगी है।

• α_i हर घटक की expected size नियंत्रित करता है।
• total कंसन्ट्रेशन जितनी बड़ी, नमूने मीन vector के उतने पास।
• α_i<1 हो तो नमूने corners या सीमा के पास जा सकते हैं।
• K=2 पर यह Beta वितरण से जुड़ता है।

इस टूल के लिए निजी डेटा डालने की जरूरत नहीं है। सेटिंग्स साझा करते समय labels में sensitive data न रखें।

प्रीसेट

आम shapes को शुरुआती बिंदु की तरह चुनें। लागू करने के बाद भी values बदल सकते हैं।

Tip: K बड़ा हो तो लंबी URL के बजाय प्रोफ़ाइल JSON साझा करें।

कैसे इस्तेमाल करें

जब हर घटक non-negative हो और total 1 होना चाहिए, तब प्रायिकता vector नमूने बनाने के लिए इस्तेमाल करें।

3 स्टेप

1. K=3 जैसे छोटे डाइमेंशन और आसानी से समझ आने वाले preset से शुरू करें।
2. नमूने बनाने के बाद theoretical मीन, marginal वितरण और row प्रिव्यू साथ में देखें।
3. मीन shift और कंसन्ट्रेशन change अलग देखने के लिए एक बार में एक α value या कंसन्ट्रेशन setting बदलें।

परिणाम कैसे पढ़ें

हर row एक प्रायिकता vector है। मीन हर घटक का अपेक्षित हिस्सा दिखाता है। कंसन्ट्रेशन बताता है कि नमूने उस मीन के कितने पास रहेंगे।

सीमा checks

• α_i<1 हो तो simplex corners या सीमाएँ के पास भार बढ़ता है।
• rounding के बाद एक्सपोर्ट values का visible total 1 से थोड़ा अलग दिख सकता है।
• K=2 हो तो corresponding special case Beta tool से तुलना करें।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

संबंधित टूल्स

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