Thống kê và dữ liệu lớn

Q & A cho những người quan tâm đến thống kê, học máy, phân tích dữ liệu, khai thác dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu

2
Mô hình với các biến chứng
Một mô hình hồi quy tuyến tính thông thường là y=c′x+εy=c′x+εy = c'x + \varepsilon, Ở đâu ccc là các hệ số chưa biết và εε\varepsilonlà nhiễu Gaussian với giá trị trung bình bằng không và phương sai không đổi. Tôi đang xây dựng một mô hình trong đó thuật …
2
Văn bản kinh tế lượng tuyên bố rằng sự hội tụ trong phân phối ngụ ý sự hội tụ trong những khoảnh khắc
Bổ đề sau có thể được tìm thấy trong Kinh tế lượng của Hayashi : Bổ đề 2.1 (hội tụ trong phân phối và trong khoảnh khắc): Gọi là khoảnh khắc thứ của và trong đó \ alpha_ {s} là hữu hạn (nghĩa là một số thực). Sau đó:αsnαsn\alpha_{sn}sssznznz_{n}limn→∞αsn=αslimn→∞αsn=αs\lim_{n\to\infty}\alpha_{sn}=\alpha_{s}αsαs\alpha_{s} " …
2
Bất kỳ việc sử dụng hạt nhân hình chữ nhật trong các mạng thần kinh tích chập? Đặc biệt là khi phân tích bảng trò chơi
Tôi đã đọc một đống bài báo về mạng chập và học tăng cường. Tôi nhớ đã nhìn thấy một tờ giấy quan trọng với hình dạng không phải hình chữ nhật của lớp chập (hình màu xanh lục trong bản vẽ ngớ ngẩn này). Nhưng bây giờ tôi không …
3
Chọn phân phối xác suất để tối đa hóa chức năng đánh giá (đối với cuộc thi dự báo cúm CDC)
Giả sử bạn có một biến ngẫu nhiên rời rạc với hàm khối lượng xác suất trên hỗ trợ . Hàm sao cho tối đa hóa Để tránh xử lý các trường hợp cạnh, giả sử .XXXp(x)=P(X=x)p(x)=P(X=x)p(x) = P(X=x)0,…,n0,…,n0,\ldots,nq(x)≥0q(x)≥0q(x)\ge 0∑nx=0q(x)=1∑x=0nq(x)=1\sum_{x=0}^n q(x) = 1E(log[q(X−1)+q(X)+q(X+1)])?E(log⁡[q(X−1)+q(X)+q(X+1)])? E(\log[q(X-1)+q(X)+q(X+1)])? P(X=0)=P(X=n)=0P(X=0)=P(X=n)=0P(X=0)=P(X=n)=0 Câu hỏi liên quan: Tôi …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.