Jak jestem pewien, wszyscy już tu wiedzą, plik PDF dystrybucji Beta X∼B(a,b)X∼B(a,b)X \sim B(a,b) jest podany przez f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x) = \frac{1}{B(a,b)}x^{a-1}(1-x)^{b-1} Wszędzie szukałem wyjaśnień na temat pochodzenia tej formuły, ale nie mogę jej znaleźć....
Czuję się naprawdę głupio, nawet zadając tak podstawowe pytanie, ale oto: Jeśli mam losową zmienną która może przyjmować wartości i , przy czym oraz , to jeśli wyciągnę z niej próbek, otrzymam rozkład dwumianowy.0 1 P ( X = 1 ) = p P ( X = 0 ) = 1 - p nXXX000111P(X=1)=pP(X=1)=pP(X=1) =...
Od ponad 2 lat pracuję nad różnymi seriami czasowymi. Czytałem w wielu artykułach, że ACF służy do identyfikacji kolejności terminu MA, a PACF dla AR. Istnieje ogólna zasada, że dla MA opóźnienie, w którym ACF nagle się wyłącza, jest rzędu MA i podobnie dla PACF i AR. Oto jeden z artykułów,...
Niedawno przeczytałem artykuł Yanna Dauphina i in. Identyfikowanie i atakowanie problemu punktu siodłowego w wielowymiarowej nie wypukłej optymalizacji , w której wprowadzono interesujący algorytm opadania o nazwie Saddle-Free Newton , który wydaje się być dokładnie dostosowany do optymalizacji...
Które problemy z sekwencyjnym wejściem są najbardziej odpowiednie dla każdego? Czy wymiar wejściowy określa, które z nich jest lepsze? Czy problemy wymagające „dłuższej pamięci” lepiej pasują do RNN LSTM, podczas gdy problemy z cyklicznymi wzorcami wprowadzania danych (giełda, pogoda) są łatwiejsze...
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Ta linia zwraca pierwsze 4 wiersze w ramce danych...
Chciałem wiedzieć, ile uczenia maszynowego wymaga optymalizacji. Z tego, co słyszałem, statystyki są ważnym tematem matematycznym dla osób pracujących z uczeniem maszynowym. Podobnie, jak ważne jest, aby ktoś pracujący z uczeniem maszynowym uczył się optymalizacji wypukłej lub...
Mój pracodawca prowadzi obecnie ankietę dla całej firmy na temat stosunku do biura, tj. Sentymentu. W przeszłości otworzyli ankietę dla wszystkich obszarów działalności (Załóżmy 10 bardzo różnych działów) i wszystkich pracowników w nich zatrudnionych (Załóżmy łącznie 1000 pracowników w całej...
Klasyfikator Naive Bayes jest klasyfikatorem, który przypisuje przedmioty do klasy oparciu o maksymalizację tylnego dla członkostwa w klasie i zakłada, że cechy przedmiotów są niezależne.C P ( C | x )xxxCCCP(C|x)P(C|x)P(C|x) Strata 0-1 to strata, która przypisuje każdej błędnej klasyfikacji...
Kiedy ludzie mówią o sieciach neuronowych, co mają na myśli, mówiąc „rozmiar jądra”? Jądra są funkcjami podobieństwa, ale co to mówi o wielkości
Jestem zdezorientowany między dwoma terminami „funkcja generująca prawdopodobieństwo” i „funkcja generująca moment”. Czym różnią się te
W książce „Twierdzenia graniczne teorii prawdopodobieństwa” Walentina V. Pietrowa dostrzegłem rozróżnienie między definicjami rozkładu będącymi „ciągłymi” a „absolutnie ciągłymi”, które są następujące: "... Rozkład zmiennej losowej X jest ciągły, jeśli P ( X ∈ B ) = 0 dla dowolnego skończonego...
Przechodzę przez kurs DeepAI Cousery (film 3 tygodnia 1 „Przegląd sieci neuronowych”), a Andrew Ng wyjaśnia, w jaki sposób każda warstwa w sieci neuronowej jest kolejną regresją logistyczną, ale nie wyjaśnia, w jaki sposób poprawia to dokładność. W jaki sposób w sieci dwuwarstwowej wielokrotne...
Czytałem to pytanie dotyczące regresji na dużą skalę ( link ), gdzie whuber wskazał interesujący punkt w następujący sposób: „Prawie każdy test statystyczny, który przeprowadzisz, będzie tak potężny, że prawie na pewno zidentyfikujesz„ znaczący ”efekt. Musisz skupić się bardziej na znaczeniu...
Funkcja celu w głównej analizie składników (PCA) polega na minimalizowaniu błędu rekonstrukcji w normie L2 (patrz sekcja 2.12 tutaj . Inny pogląd stara się zmaksymalizować wariancję projekcji. Mamy też doskonały post tutaj: Jaka jest funkcja celu PCA ? ). Moje pytanie brzmi: czy wypukła jest...
Zajmujemy się logarytmiczną dystrybucją na kursie finansowym, a mój podręcznik po prostu stwierdza, że to prawda, co wydaje mi się frustrujące, ponieważ moje matematyczne doświadczenie nie jest zbyt silne, ale chcę intuicji. Czy ktoś może mi pokazać, dlaczego tak...
Nie jestem pewien, czy to jest odpowiednia strona stosu, ale proszę bardzo. Jak działa metoda .similiarity? Wow spaCy jest świetne! Jego model tfidf może być łatwiejszy, ale w2v z tylko jedną linią kodu ?! W swoim 10-liniowym samouczku na temat spaCy andrazhribernik pokazuje nam metodę...
Douglas Bates twierdzi, że następujące modele są równoważne „jeśli macierz wariancji-kowariancji dla efektów losowych o wartościach wektorowych ma specjalną formę, zwaną symetrią złożoną” ( slajd 91 w tej prezentacji ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y ~ factor...
Ostatnio musiałem przeczytać kilka artykułów z ekonomii (dziedzina, której nie znam zbyt dobrze). Zauważyłem jedną rzecz, że nawet gdy zmienna odpowiedzi jest binarna, modele regresji liniowej dopasowane za pomocą OLS są wszechobecne. Moje pytanie brzmi zatem: Dlaczego preferuje się regresję...
Jednym z powszechnych mierników używanych do porównywania dwóch lub więcej modeli klasyfikacji jest wykorzystanie obszaru pod krzywą ROC (AUC) jako sposób na pośrednią ocenę ich wydajności. W takim przypadku model z większym AUC jest zwykle interpretowany jako działający lepiej niż model z...