Wo finde ich einen Beweis für den Satz von Pitman-Koopman-Darmois? Ich habe seit einiger Zeit gegoogelt. Seltsamerweise erwähnen viele Notizen diesen Satz, aber keiner von ihnen liefert den
Ich trainiere einen binären SVM-Klassifikator mit Scikit Learn. Aufgrund der Art meines Problems muss ich falsche Negative vermeiden. Da nichts umsonst ist, kann ich eine höhere Rate an falsch positiven Ergebnissen erzielen, um die Anzahl der falsch negativen Ergebnisse zu verringern. Wie können...
Ich möchte bestimmen, welcher von zwei Datensätzen (B1, B2) besser mit einem anderen Satz (A) korreliert (Pearsons r). In allen Datensätzen fehlen Daten. Wie kann ich feststellen, ob die resultierende Korrelation signifikant unterschiedlich ist oder nicht? Beispielsweise sind 8426-Werte sowohl in...
Ich versuche, die Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Summe einer zufälligen Anzahl von Variablen zu finden, die nicht identisch verteilt sind. Hier ist ein Beispiel: John arbeitet in einem Kundendienst-Callcenter. Er erhält Anrufe mit Problemen und versucht diese zu lösen. Diejenigen, die er nicht...
Ich habe mich gefragt, wie Hilbert Spaces und Funktionsanalysen für maschinelles Lernen nützlich sind. Ich dachte, maschinelles Lernen sei eine Mischung aus Statistik, Informatik und Optimierung. Wie hängt die Funktionsanalyse damit
Ich habe einen Datensatz mit drei Variablen, wobei alle Variablen quantitativ sind. Nennen wir es , und . Ich passe ein Regressionsmodell in einer Bayes'schen Perspektive über MCMC mit anyyyx1x1x_1x2x2x_2rjags Ich habe eine explorative Analyse durchgeführt und das Streudiagramm von , dass ein...
Ich möchte die KL-Divergenz zwischen zwei kontinuierlichen Verteilungen f und g abschätzen. Ich kann jedoch weder für f noch für g die Dichte aufschreiben. Ich kann sowohl von f als auch von g über eine Methode (zum Beispiel Markov Chain Monte Carlo) probieren. Die KL-Divergenz von f nach g ist wie...
Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . 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 . Geschlossen vor 2 Jahren . Könnte es von den Daten...
Angenommen, Sie hatten ein außerirdisches Jahr mit einer unbekannten Länge N. Wenn Sie eine zufällige Stichprobe dieser Außerirdischen haben und einige von ihnen Geburtstage teilen, können Sie diese Daten verwenden, um die Länge des Jahres zu schätzen? In einer Stichprobe von 100 könnten Sie...
Ich verwende TensorFlows vorab trainiertes Modell des Convolutional Neural Network. https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/resnet_v2.py#L130 Ich habe folgenden Satz gefunden: Für dichte Vorhersageaufgaben empfehlen wir jedoch, Eingaben mit räumlichen Dimensionen zu verwenden,...
Ich verstehe die Intuition hinter dem MCP, aber ich habe Probleme, genau die Ursache zu bestimmen, was vermieden oder zumindest erklärt werden sollte. In seiner klarsten Definition stimme ich zu, dass ich, wenn ich Daten nehme und einen Brute-Force-Ansatz anwende, um alle möglichen Nullhypothesen...
Diese Frage stellte sich im Unterricht: Wenn wir p-Werte verwenden, um Hypothesen für ein Experiment zu bewerten, welchen Teil des Wahrscheinlichkeitsprinzips befolgen wir nicht: Suffizienz oder Konditionalität ? Meine Intuition wäre, Suffizienz zu sagen , da die Berechnung eines p-Werts auf...
Als ich vor einigen Jahren lernte, Kovarianz- und Korrelationsmatrizen und ihre Inversen in VB und T-SQL zu berechnen, stellte ich fest, dass die verschiedenen Einträge interessante Eigenschaften haben, die sie in den richtigen Data Mining-Szenarien nützlich machen können. Ein offensichtliches...
In R mache ich eine Überlebensdatenanalyse von Krebspatienten. Ich habe sehr hilfreiche Artikel über Überlebensanalysen in CrossValidated und anderen Orten gelesen und denke, ich habe verstanden, wie man die Cox-Regressionsergebnisse interpretiert. Ein Ergebnis nervt mich jedoch immer noch ... Ich...
Ich habe im Bereich der Geometrie immer "orthogonal" gehört (bitte beachten Sie auch, dass ich kein englischer Muttersprachler bin). Ich verstehe Folgendes für lateinische Quadrate (ein Zitat aus einem Lehrbuch) nicht: Jede Behandlung (ABCD) erscheint einmal in jeder Reihe. Daher sind die...
Hallo, ich studiere Regressionstechniken. Meine Daten haben 15 Funktionen und 60 Millionen Beispiele (Regressionsaufgabe). Als ich viele bekannte Regressionstechniken ausprobierte (gradientenverstärkter Baum, Entscheidungsbaumregression, AdaBoostRegressor usw.), lief die lineare Regression...
Ich bin mir bewusst, dass es gängige Praxis ist, die Merkmale für die Ridge- und Lasso-Regression zu standardisieren. Wäre es jedoch jemals praktischer, die Merkmale auf einer (0,1) -Skala als Alternative zur Z-Score-Standardisierung für diese Regressionsmethoden zu normalisieren?...
In den Vorlesungsnotizen der dritten Woche der Coursera Machine Learning-Klasse von Andrew Ng wird der Kostenfunktion ein Begriff hinzugefügt, um die Regularisierung zu implementieren: J.+( θ ) = J.( θ ) + λ2 m∑j = 1nθ2jJ.+(θ)=J.(θ)+λ2m∑j=1nθj2J^+(\theta) = J(\theta) + \frac{\lambda}{2m}...
Es ist bekannt, dass bei einer reellen Zufallsvariablen mit pdf der Mittelwert von (falls vorhanden) durch XXXfffXXXE[X]=∫Rxf(x)dx.E[X]=∫Rxf(x)dx.\begin{equation} \mathbb{E}[X]=\int_{\mathbb{R}}x\,f(x)\,\mathrm{d}x\,. \end{equation} Allgemeine Frage: Wenn man das obige Integral nicht in...
In diesem https://cs231n.github.io/neural-networks-case-study/ wird erwähnt, warum "der Softmax-Klassifizierer jedes Element von ff so interpretiert, dass es die (nicht normalisierten) Protokollwahrscheinlichkeiten der drei Klassen enthält". Ich verstehe, warum es nicht normalisiert ist, aber...