Câu hỏi được gắn thẻ «approximation»

Có công thức nổi tiếng nào cho thống kê đơn hàng của các phân phối ngẫu nhiên nhất định không? Đặc biệt là thống kê thứ tự đầu tiên và cuối cùng của một biến ngẫu nhiên bình thường, nhưng một câu trả lời tổng quát hơn cũng sẽ được …

38 distributions  normal-distribution  approximation  order-statistics 

Trong thống kê Bayes, người ta thường đề cập rằng phân phối sau có thể điều chỉnh được và do đó phải áp dụng suy luận gần đúng. Các yếu tố gây ra sự hấp dẫn này là gì?

28 bayesian  approximation  inference 

Đặt và là 2 iidrv trong đó . Tôi muốn biết phân phối cho .X 2 log ( X 1 ) , log ( X 2 ) ~ N ( μ , σ ) X 1 - X 2X1X1X_1X2X2X_2đăng nhập( X1) , đăng nhập( X2) ~ N( Μ , σ)đăng …

23 probability  distributions  random-variable  lognormal  approximation 

Gần đây, có một câu hỏi giống như ML về stackexchange của cstheory và tôi đã đăng một câu trả lời đề xuất phương pháp của Powell, độ dốc gốc, thuật toán di truyền hoặc "thuật toán xấp xỉ" khác. Trong một bình luận, ai đó đã nói với tôi …

23 machine-learning  optimization  approximation 

Sau khi thực hiện phân tích thành phần chính (PCA), tôi muốn chiếu một vectơ mới lên không gian PCA (tức là tìm tọa độ của nó trong hệ tọa độ PCA). Tôi đã tính PCA bằng ngôn ngữ R bằng cách sử dụng prcomp. Bây giờ tôi có thể …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Một phương pháp ngây thơ để xấp xỉ phân phối bình thường là cộng lại có lẽ biến ngẫu nhiên IID được phân phối đồng đều trên , sau đó truy xuất lại và bán lại, dựa trên Định lý giới hạn trung tâm. ( Lưu ý bên cạnh : …

20 normal-distribution  central-limit-theorem  moments  approximation 

Nếu bạn có một ma trận có n hàng và m cột, bạn có thể sử dụng SVD hoặc các phương thức khác để tính xấp xỉ thứ hạng thấp của ma trận đã cho. Tuy nhiên, xấp xỉ thứ hạng thấp vẫn sẽ có n hàng và m cột. …

20 r  matrix  approximation 

Tôi biết rằng một công thức dễ xử lý cho CDF của một bản phân phối bình thường có phần bị thiếu, do hàm lỗi phức tạp trong đó. Tuy nhiên, tôi tự hỏi nếu có aa thức tốt đẹp cho N(c−≤x&lt;c+|μ,σ2)N(c−≤x&lt;c+|μ,σ2)N(c_{-} \leq x < c_{+}| \mu, \sigma^2) . Hoặc …

18 normal-distribution  approximation 

Năm ngoái tại NIPS 2017 Ali Rahimi và Ben Recht đã giành được giải thưởng về thời gian cho bài báo "Tính năng ngẫu nhiên cho máy hạt nhân quy mô lớn" nơi họ giới thiệu các tính năng ngẫu nhiên, sau đó được mã hóa thành thuật toán bồn …

18 machine-learning  svm  gaussian-process  approximation 

Giả sử chúng ta có hàm mà chúng ta chỉ có thể quan sát qua một số nhiễu. Chúng ta không thể tính trực tiếp , chỉ có trong đó là một số nhiễu ngẫu nhiên. (Trong thực tế: Tôi tính bằng phương pháp Monte Carlo.)f( x )f(x)f(x)f(x )f(x)f(x)f( x …

17 approximation 

Đặt {Xi}ni=1{Xi}i=1n\{X_i\}_{i=1}^n là một họ các biến ngẫu nhiên iid lấy các giá trị trong [0,1][0,1][0,1] , có giá trị trung bình μμ\mu và phương sai σ2σ2\sigma^2 . Một khoảng tin cậy đơn giản cho giá trị trung bình, sử dụng σσ\sigma bất cứ khi nào nó được biết đến, …

15 normal-distribution  confidence-interval  references  asymptotics  approximation 

Các gói phần mềm để phát hiện mô-đun mạng có thể trả về điểm Z rất cao (mức cao nhất tôi từng thấy là hơn 600.000+, nhưng điểm Z của hơn 100 là khá phổ biến). Tôi dự định chỉ ra rằng những điểm Z này là không có thật. …

14 probability  normal-distribution  p-value  approximation  z-statistic 

Định lý gần đúng phổ quát là một kết quả khá nổi tiếng đối với các mạng thần kinh, về cơ bản nói rằng theo một số giả định, một hàm có thể được xấp xỉ một cách đồng nhất bởi một mạng thần kinh với bất kỳ độ chính …

14 neural-networks  conv-neural-network  approximation 

Tôi đang kiểm tra sự bình đẳng của các phương tiện bằng cách sử dụng kiểm tra t của Welch. Phân phối cơ bản khác xa so với bình thường (sai lệch nhiều hơn so với ví dụ trong một cuộc thảo luận liên quan ở đây ). Tôi có …

12 normal-distribution  t-test  bootstrap  central-limit-theorem  approximation 

Cho iid và , đang tìm kiếm:X n ≈ N ( μ X , σ 2 X ) μ X ≈ 0N≥30N≥30N\geq30Xn≈N(μX,σ2X)Xn≈N(μX,σX2)X_n\approx\mathcal{N}(\mu_X,\sigma_X^2)μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0 xấp xỉ phân phối dạng đóng chính xác của YN=∏1NXnYN=∏1NXnY_N=\prod\limits_{1}^{N}{X_n} xấp xỉ tiệm cận ( hàm mũ ?) của cùng một sản phẩm Đây là trường …

12 distributions  normal-distribution  asymptotics  approximation