Sei die Ordnungsstatistik einer iid-Stichprobe der Größe n aus \ exp (\ lambda) . Angenommen, die Daten werden zensiert, sodass nur die obersten (1-p) \ mal 100% Prozent der Daten angezeigt werden, dh X _ {(\ lfloor pn \ rfloor)}, X _ {(\ lfloor pn \ rfloor + 1)} , \ ldots, X _ {(n)} \,. Setzen Sie...
Ich habe ein Papier gelesen, das ausdrückt, dass "aktuelle Arbeiten" zeigen, dass wir ein VAR-Modell mit Rohdaten I (1) verwenden können, aber es muss eine Kointegration geben. Dies bedeutet, dass es keinen Grund gibt, die Daten für die VAR-Modellierung zu unterscheiden. Irgendeine Papierreferenz...
Ist es möglich, Ergebnisse auf dem neuesten Stand der Technik zu erzielen, indem nur die Rückausbreitung verwendet wird (ohne Vorschulung )? Oder ist es so, dass alle rekordverdächtigen Ansätze irgendeine Form von Vorschulung verwenden? Ist die Rückausbreitung allein gut
Frage: Kennt jemand Lehrbücher, die (zum ersten Mal) maschinelles Lernen über den Hilbert-Space- Ansatz des reproduzierenden Kernels einführen ? Dh, die eine Funktionsanalyse als Voraussetzung voraussetzen, aber keine Vorkenntnisse des maschinellen Lernens voraussetzen? Alle Umfrageartikel wären...
Ich schätze derzeit Parameter eines Modells, das durch mehrere gewöhnliche Differentialgleichungen (ODEs) definiert ist. Ich versuche dies mit einem Bayes'schen Ansatz, indem ich die posteriore Verteilung der Parameter anhand einiger Daten unter Verwendung der Markov-Kette Monte Carlo (MCMC)...
Ich studiere Ökonometrie aus der dritten Ausgabe von 'Introduction to Econometrics' von James H. Stock und Mark W. Watson. Auf Seite 166 schweift es in das Beta der Aktie ab. Es sagt Diese Betas werden in der Regel durch OLS-Regression der tatsächlichen Überschussrendite der Aktie gegen die...
Zum ersten Mal (entschuldigen Sie Ungenauigkeit / Fehler) habe ich mir Gaußsche Prozesse angesehen und mir dieses Video von Nando de Freitas genauer angesehen . Die Notizen sind hier online verfügbar . Irgendwann zieht er 101010 Zufallsstichproben aus einer multivariaten Normalen, die durch...
Aus Wikipedia: Bei der statistischen Modellierung ist die Regressionsanalyse ein statistischer Prozess zur Schätzung der Beziehungen zwischen Variablen. Es enthält viele Techniken zum Modellieren und Analysieren mehrerer Variablen, wenn der Schwerpunkt auf der Beziehung zwischen einer abhängigen...
Ich kann diese Grafik nicht interpretieren. Meine abhängige Variable ist die Gesamtzahl der Kinokarten, die für eine Show verkauft werden. Die unabhängigen Variablen sind die Anzahl der Tage vor der Show, Dummy-Variablen für die Saisonalität (Wochentag, Monat des Jahres, Feiertag), Preis, bis zum...
Ich möchte den Kraftstoffverbrauch bei Hubraum, Kraftstoffart, 2- oder 4-Rad-Antrieb, Leistung, manuellem oder automatischem Getriebe und der Anzahl der Geschwindigkeiten senken. Mein Datensatz ( Link ) enthält Fahrzeuge von 2012-2014. fuelEconomy in Meilen pro Gallone engineDisplacement:...
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...
Ich interessiere mich für Beziehungen zwischen Distributionen. Wie 'Die Summe der exponentiellen Zufallsvariablen ist eine Gamma-Zufallsvariable. Bestimmte bedingte Verteilung ist eine andere Verteilung usw. ' Ich habe Wikipedia und Google durchsucht, aber es gibt nur Zusammenfassungen davon, die...
Es sei Y1∼SN(μ1,σ21,λ)Y1∼SN(μ1,σ12,λ)Y_1\sim SN(\mu_1,\sigma_1^2,\lambda) und Y2∼N(μ2,σ22)Y2∼N(μ2,σ22)Y_2\sim N(\mu_2,\sigma_2^2) unabhängig. Zeigen Sie, dass Y1+Y2Y1+Y2Y_1+Y_2 eine Schrägnormalverteilung haben, und finden Sie die Parameter dieser Verteilung. Da die Zufallsvariablen unabhängig...
Ich habe kürzlich einen HackerRank-Test für eine Data Science-Position durchgeführt und diese Frage falsch gestellt. Ich bin zu gekommen 1/200. Hier ist wie: Es gibt 50 Kombinationen, die dies wahr machen. (dh {1,2}, {2,4}, {3,6} ... {50,100}). Die Wahrscheinlichkeit, dass eine bestimmte Zahl...
Wir untersuchen häufig das Gaußsche Mischungsmodell als nützliches Modell für maschinelles Lernen und seine Anwendungen. Welche physikalische Bedeutung hat diese " Mischung "? Wird es verwendet, weil ein Gaußsches Mischungsmodell die Wahrscheinlichkeit einer Anzahl von Zufallsvariablen modelliert,...
Ich versuche, den Unterschied zwischen der Newton-RaphsonTechnik und der Fisher scoringTechnik zu verstehen, indem ich die erste Iteration für jede Methode für eine BernoulliStichprobe berechne . (Ich weiß, dass ich in diesem Fall explizit und sofort berechnen kann, aber ich möchte es iterativ tun,...
Ich habe versucht, ein Gefühl für die verschiedenen Probleme in frequentistischen Umgebungen zu bekommen, in denen MCMC verwendet wird. Ich bin mir bewusst, dass MCMC (oder Monte Carlo) zum Anpassen von GLMMs und möglicherweise in Monte Carlo EM-Algorithmen verwendet wird. Gibt es häufigere...
Ich habe Probleme, die Ausschlussbeschränkung in instrumentellen Variablen zu verstehen. Ich verstehe, dass der unvoreingenommene Behandlungseffekt , wobei das Ergebnis ist, die Behandlung ist und das Instrument ist. Mit anderen Worten, . YS.B = C.o v ( Y., Z.)C.o v ( S.,
Betrachten Sie die folgende binomiale Regression: # Create some data set.seed(10) n <- 500 x <- runif(n,0,100) y <- x + rnorm(n,sd=100) < 0 # Fit a binomial regression model model <- glm(y ~ x, family="binomial") summary(model) Die summaryFunktion gibt einen p-Wert von zurück...
Ich bin neu in der Konvertierung von Formeln in Matrixform. Dies ist jedoch für einen effizienten Code für maschinelles Lernen erforderlich. Also möchte ich den "richtigen" Weg verstehen, nicht das Cowboy-Zeug, das ich mache. Okay, jetzt geht es los. Ich versuche, die gewichtete Quadratsumme aus...