Nehmen Sie als Beispiel die objektive Funktion des XGBoost-Modells in der ttt -ten Iteration: L(t)=∑i=1nℓ(yi,y^(t−1)i+ft(xi))+Ω(ft)L(t)=∑i=1nℓ(yi,y^i(t−1)+ft(xi))+Ω(ft)\mathcal{L}^{(t)}=\sum_{i=1}^n\ell(y_i,\hat{y}_i^{(t-1)}+f_t(\mathbf{x}_i))+\Omega(f_t) where ℓℓ\ell is the loss function,...
Ich las beiläufig einen Artikel (in Wirtschaftswissenschaften), der die folgende Annäherung für :Log( E.( X.) )Log(E.(X.))\log(E(X)) ,Log( E.( X.) ) ≈ E.( log( X.) ) + 0,5 v a r ( log( X.) )Log(E.(X.))≈E.(Log(X.))+0,5veinr(Log(X.))\log(E(X)) \approx E(\log(X))+0.5 \mathrm{var}(\log(X)) Was der...
Ich habe den folgenden Teil einer Skizze des Beweises, dass der Maximum-Likelihood-Schätzer asymptotisch normal ist, reed: "Skizze des zweiten Teils des Beweises. Denken Sie daran, dass wir die Wahrscheinlichkeitsgleichung als wobei die Ableitung von in Bezug auf . Sei die Ableitung von in Bezug...