Können Sie Dummies Schritt für Schritt erklären, wie das Hamiltonianische Monte Carlo funktioniert? PS: Ich habe gelesen , die Antworten bereits hier, Hamilton - monte carlo , und hier, Hamilton - Monte Carlo gegen Sequential Monte Carlo , und hier, Hamilton - Monte Carlo: wie Sinn des...
Deep-Learning-Literatur steckt voller cleverer Tricks bei der Verwendung nicht konstanter Lernraten beim Gradientenabstieg. Dinge wie Exponential Decay, RMSprop, Adagrad usw. sind einfach zu implementieren und in jedem Deep-Learning-Paket verfügbar, scheinen jedoch außerhalb neuronaler Netze nicht...
Ich habe Probleme zu verstehen, warum es uns wichtig ist, ob ein MA-Prozess invertierbar ist oder nicht. Bitte korrigieren Sie mich, wenn ich falsch liege, aber ich kann verstehen, warum es uns wichtig ist, ob ein AR-Prozess kausal ist oder nicht, dh wenn wir ihn sozusagen als die Summe einiger...
Geschlossen . Diese Frage muss gezielter gestellt werden . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten ....
Ich zögere, dies hier in der Statistik StackExchange oder in der Linguistik / Englisch zu erfragen, aber ich gehe davon aus, dass es hier mehr Benutzer gibt, die nicht die richtige Sprache auswählen als stats-versierte Benutzer im anderen Forum;) Ich lese oft Berichte, in denen Korrelation als Verb...
Ich gehe ein Papier durch, das Orakel-Ungleichungen verwendet, um etwas zu beweisen, aber ich kann nicht verstehen, was es überhaupt versucht. Als ich online nach "Oracle Inequality" suchte, verwiesen mich einige Quellen auf den Artikel "Candes, Emmanuel J.". finden Sie hier
Ich bin Diplom-Statistikerin und als solche an einigen Kooperationen mit angewandten Wissenschaftlern (Ökonomen, Förster,…) beteiligt. Diese Kollaborationen machen (meistens) Spaß und ich lerne viel, aber es gibt auch einige Komplikationen, zum Beispiel: Manchmal unterscheidet sich meine Ansicht...
Für das Boosten von Algorithmen würde ich sagen, dass sie sich ziemlich gut entwickelt haben. Anfang 1995 wurde AdaBoost eingeführt und nach einiger Zeit wurde es Gradient Boosting Machine (GBM). Vor kurzem wurde um 2015 XGBoost eingeführt, das genau ist, Überanpassungen handhabt und bei mehreren...
Da der Entscheidungsbaumalgorithmus bei jedem Schritt ein Attribut aufteilt, entspricht die maximale Tiefe eines Entscheidungsbaums der Anzahl der Attribute der Daten. Ist das
Ich werde KL-Divergenz in meinem Python-Code verwenden und habe dieses Tutorial erhalten . In diesem Tutorial ist die Implementierung der KL-Divergenz recht einfach. kl = (model * np.log(model/actual)).sum() Soweit ich weiß, sollte die Wahrscheinlichkeitsverteilung von modelund actual<= 1 sein....
Beachten Sie die folgenden Aussagen zur Titanic: Annahme 1: Nur Männer und Frauen befanden sich auf dem Schiff Annahme 2: Es gab eine große Anzahl von Männern und Frauen Aussage 1: 90 Prozent aller Frauen überlebten Aussage 2: 90 Prozent aller Überlebenden waren Frauen Die erste zeigt, dass...
Angenommen , ich habe Teilnehmer, von denen jeder eine Antwort gibt mal 20, 10 in einem Zustand und 10 in einem anderen. Ich passe ein lineares Mischeffektmodell an, das in jeder Bedingung vergleicht. Hier ist ein reproduzierbares Beispiel, das diese Situation anhand des Pakets in simuliert :Y...
Bei der linearen Regression gehen wir von folgenden Annahmen aus Der Mittelwert der Antwort bei jedem Wertesatz der Prädiktoren ( x 1 i , x 2 i , ... ) ist eine lineare Funktion der Prädiktoren.E(Yi)E(Yi)E(Y_i)(x1i,x2i,…)(x1i,x2i,…)(x_{1i}, x_{2i},…) Die Fehler sind unabhängig.εiεiε_i Die Fehler...
http://www.chioka.in/differences-between-l1-and-l2-as-loss-function-and-regularization/ Wenn Sie oben in diesem Beitrag nachsehen, erwähnt der Verfasser, dass die L2-Norm eine eindeutige Lösung und die L1-Norm möglicherweise viele Lösungen enthält. Ich verstehe dies als Regularisierung, aber...
Gibt es eine Bayesianische Interpretation von REML? Meiner Intuition nach hat REML eine starke Ähnlichkeit mit sogenannten empirischen Bayes- Schätzverfahren, und ich frage mich, ob eine Art asymptotischer Äquivalenz (etwa unter einer geeigneten Klasse von Priors) nachgewiesen wurde. Sowohl...
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 2 Jahren . Es wurde in der gelben und nicht so gelben Presse vielfach kommentiert,...
Frage Wenn IID sind, dann berechne , wobei .X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X_1,\cdots,X_n \sim \mathcal{N}(\mu, 1)E(X1∣T)\mathbb{E}\left( X_1 \mid T \right)T=∑iXiT = \sum_i X_i Versuch : Bitte überprüfen Sie, ob das unten stehende korrekt ist. Nehmen wir an, wir nehmen die Summe dieser bedingten...
Ist die Cauchy-Verteilung irgendwie eine "unvorhersehbare" Verteilung? Ich habe es versucht cs <- function(n) { return(rcauchy(n,0,1)) } in R für eine Vielzahl von n Werten und stellte fest, dass sie gelegentlich ziemlich unvorhersehbare Werte erzeugen. Vergleichen Sie das mit zB as <-...
Ich stelle fest, dass bei Statistiken / Methoden des maschinellen Lernens eine Verteilung häufig durch einen Gaußschen Wert angenähert wird und dann der Gaußsche Wert für die Stichprobe verwendet wird. Sie beginnen mit der Berechnung der ersten beiden Momente der Verteilung und verwenden diese, um...
Nehmen wir an, wir haben ein Modell mod <- Y ~ X*Condition + (X*Condition|subject) # Y = logit variable # X = continuous variable # Condition = values A and B, dummy coded; the design is repeated # so all participants go through both Conditions # subject = random effects for different subjects...