\documentclass[a5paper,9pt]{scrartcl}
\usepackage{amssymb, amsmath} % needed for math
\usepackage[utf8]{inputenc} % this is needed for umlauts
\usepackage[ngerman]{babel} % this is needed for umlauts
\usepackage[T1]{fontenc}    % this is needed for correct output of umlauts in pdf
% \usepackage[margin=2.5cm]{geometry} %layout
\usepackage{hyperref}   % links im text
\usepackage{color}
\usepackage{framed}
\usepackage{parskip}
\usepackage{braket}         % needed for \Set
\usepackage{enumerate}  % for advanced numbering of lists
\usepackage{minted} % needed for the inclusion of source code
\clubpenalty  = 10000   % Schusterjungen verhindern
\widowpenalty = 10000   % Hurenkinder verhindern

\hypersetup{
  pdfauthor   = {Martin Thoma},
  pdfkeywords = {ASR},
  pdftitle    = {Entropie-Distanz von Martin Thoma}
}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Custom definition style, by                                       %
% http://mathoverflow.net/questions/46583/what-is-a-satisfactory-way-to-format-definitions-in-latex/58164#58164
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\makeatletter
\newdimen\errorsize \errorsize=0.2pt
% Frame with a label at top
\newcommand\LabFrame[2]{%
    \fboxrule=\FrameRule
    \fboxsep=-\errorsize
    \textcolor{FrameColor}{%
    \fbox{%
      \vbox{\nobreak
      \advance\FrameSep\errorsize
      \begingroup
        \advance\baselineskip\FrameSep
        \hrule height \baselineskip
        \nobreak
        \vskip-\baselineskip
      \endgroup
      \vskip 0.5\FrameSep
      \hbox{\hskip\FrameSep \strut
        \textcolor{TitleColor}{\textbf{#1}}}%
      \nobreak \nointerlineskip
      \vskip 1.3\FrameSep
      \hbox{\hskip\FrameSep
        {\normalcolor#2}%
        \hskip\FrameSep}%
      \vskip\FrameSep
    }}%
}}
\definecolor{FrameColor}{rgb}{0.25,0.25,1.0}
\definecolor{TitleColor}{rgb}{1.0,1.0,1.0}

\newenvironment{contlabelframe}[2][\Frame@Lab\ (cont.)]{%
  % Optional continuation label defaults to the first label plus
  \def\Frame@Lab{#2}%
  \def\FrameCommand{\LabFrame{#2}}%
  \def\FirstFrameCommand{\LabFrame{#2}}%
  \def\MidFrameCommand{\LabFrame{#1}}%
  \def\LastFrameCommand{\LabFrame{#1}}%
  \MakeFramed{\advance\hsize-\width \FrameRestore}
}{\endMakeFramed}
\newcounter{definition}
\newenvironment{definition}[1]{%
  \par
  \refstepcounter{definition}%
  \begin{contlabelframe}{Definition \thedefinition:\quad #1}
 \noindent\ignorespaces}
{\end{contlabelframe}}
\makeatother
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Begin document                                                    %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{document}
\section{Entropie-Distanz}

\begin{definition}{Entropie}
Sei $\Omega := \Set{z_1, z_2, \dots, z_n}$ eine endliche Zeichenmenge und
$X: Z \rightarrow \mathbb{R}$ eine Zufallsvariable über dem Wahrscheinlichkeitsraum
$(\Omega, \mathbb{P})$. Dann heißt
\[H_1 = - \sum_{z \in \Omega} \mathbb{P}(z) \log_2 (\mathbb{P}(z))\]
\textbf{Entropie}.
\end{definition}

Die Entropie wird maximal bei Gleichverteilung, also bei $P(z_i) = \frac{1}{|\Omega|}$.
Dann gilt: $H = \log_2 |\Omega|$. Entsprechend wird die Entropie normiert,
indem durch $\log_2 |\Omega|$ geteilt wird:
\[H_{Norm} = \frac{H}{\log_2 |\Omega|}\]
Der Wertebereich der normierten Entropie $H_{Norm}$ ist $[0, 1]$.

\begin{definition}{Gewichtete Entropiedistanz}
Seien $d_1, d_2$ disktrete Wahrscheinlichkeitsverteilung über $(\Omega, P)$,
die mit $n_1, n_2 \in \mathbb{N}_0$ Daten geschätzt wurden.

Dann ist die \textbf{gewichtete Entropiedistanz} von $d_1$ und $d_2$ definiert durch
\[H_{dist}(d_1, d_2) := \left |\frac{n_1}{n_1+n_2} H(d_1) - \frac{n_2}{n_1+n_2} H(d_2) \right|\]
\end{definition}

Die folgenden Zeilen erstellen folgende Objekte:
\begin{itemize}
    \item \verb+FeatureSet+: Das FeatureSet macht die Signalverarbeitung im
          Janus Spracherkenner. Das FeatureSet beinhaltet Objekte vom Typ
          \verb+SVector+ oder \verb+FMatrix+.
    \item \verb+CodebookSet+: Eine Menge von Codebooks. Jedes Codebook stellt
          eine Gauß-Verteilung dar. Ein Codebook wird vollständig durch seine
          Kovarianzmatrix und den Mittelwertsvektor beschrieben.
    \item \verb+DistribSet+: Eine Menge von Gauß-Mixturen. Jede Mixtur verweist
          auf eine Menge von $n$ Codebooks (Gauß-Verteilungen) und gewichtet diese
          mit reelen Zahlen $c_i \in \mathbb{R}$. Damit dies wiederum eine
          Gauß-Verteilung ergibt, muss jedes Gewicht nicht-negativ sein und die
          Summe $\sum_{i=1}^n c_i = 1$ ergeben.
\end{itemize}
\inputminted[linenos, numbersep=5pt, tabsize=4]{tcl}{step1.tcl}

Der Befehl in Zeile~1 erzeugt das \verb+CodebookSet+ und fügt ein Codebook mit
dem Namen \verb+cb+, dem Feature-Space namen \verb+dummy+, 2~Referenzvektoren
in einem 1-dimensionalen Feature-Raum hinzu.

Die Gauß-Mixtur \verb+ds1+ gewichtet den ersten Referenzvektor mit $c_1 = 0.3$
und den zweiten mit $c_2 = 0.7$. Für diese Gauß-Mixtur gibt es 2~Trainingsdaten

Die Entropie der Verteilungen ist:\nobreak
\begin{align*}
    H_1(ds1) &= -(0.3 \cdot \log_2 0.3 + 0.7 \cdot \log_2 0.7) \approx 0.88\\
    H_1(ds2) &= -(0.4 \cdot \log_2 0.4 + 0.6 \cdot \log_2 0.6) \approx 0.97\\
    H_1(ds3) &= -(0.8 \cdot \log_2 0.8 + 0.2 \cdot \log_2 0.2) \approx 0.72
\end{align*}

Nun gilt:

\begin{align*}
    H_{dist}(ds1, ds2) &\approx |\frac{2}{5} \cdot 0.88 - \frac{3}{5} \cdot 0.97| = 0.23\\
    H_{dist}(ds1, ds3) &\approx |\frac{2}{5} \cdot 0.88 - \frac{3}{5} \cdot 0.72| = 0.08\\
    H_{dist}(ds2, ds3) &\approx |\frac{1}{2} \cdot 0.97 - \frac{1}{2} \cdot 0.72| = 0.125\\
\end{align*}

Da \verb+ds1+ und \verb+ds3+ die geringste Distanz haben, sind sie sich nach
dem Entropiedistanzmaß am Ähnlichsten. Die Zusammenlegung dieser beiden
Verteilungen richtet also den geringsten Schaden an.

\textbf{Antwort für Teilaufgabe c}: Das Modell \verb+E(S|Y)-b+ ist sich selbst
am ähnlichsten.

\end{document}