Câu hỏi được gắn thẻ «approximation»

Có sự tương đồng với thời điểm cao hơn bất bình đẳng của Ch Quashev trong trường hợp một phía không? Bất đẳng thức Ch Quashev-Cantelli dường như chỉ có tác dụng đối với phương sai, trong khi bất đẳng thức của Ch Quashev có thể dễ dàng được tạo …

12 approximation  moments  probability-inequalities 

Ở đây trong Wikipedia có ghi: Đối với các giá trị đủ lớn của λλλ , (nói λ>1000λ>1000λ>1000 ), phân phối chuẩn với trung bình λλλ và phương sai λλλ (độ lệch chuẩn λ−−√λ\sqrt{\lambda} ), là một xấp xỉ tuyệt vời để phân phối Poisson. Nếuλλλlớn hơn khoảng 10, sau …

12 normal-distribution  poisson-distribution  approximation 

Tôi muốn hiểu thử nghiệm chính xác của ngư dân tốt hơn, vì vậy tôi đã nghĩ ra ví dụ đồ chơi sau đây, trong đó f và m tương ứng với nam và nữ, và n và y tương ứng với "tiêu thụ soda" như thế này: > soda_gender …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Cách tốt nhất để ước tính cho hai số nguyên đã cho m , n khi bạn biết trung bình μ , phương sai σ 2 , độ lệch γ 1 và độ nhiễu quá mức γ 2 của phân bố rời rạc X , và đó là rõ ràng …

11 probability  distributions  moments  approximation  saddlepoint-approximation 

Câu hỏi này được lấy cảm hứng từ câu trả lời của Martijn ở đây . Giả sử chúng ta điều chỉnh GLM cho một họ tham số như mô hình nhị thức hoặc mô hình Poisson và đó là một quy trình khả năng đầy đủ (trái ngược với …

11 regression  generalized-linear-model  inference  approximation  t-distribution 

Tôi tình cờ đọc được một bài báo (về kinh tế) có xấp xỉ sau cho :log(E(X))log⁡(E(X))\log(E(X)) log(E(X))≈E(log(X))+0.5var(log(X))log⁡(E(X))≈E(log⁡(X))+0.5var(log⁡(X))\log(E(X)) \approx E(\log(X))+0.5 \mathrm{var}(\log(X)) , mà tác giả nói là chính xác nếu X là log-normal (mà tôi biết). Những gì tôi không biết là làm thế nào để lấy được xấp xỉ …

11 lognormal  approximation  taylor-series 

Bất kỳ hàm liên tục nào trên [a, b], trong đó a và b là các số thực, có thể được xấp xỉ hoặc tùy ý gần với hàm (trong một số định mức) bởi các Quy trình Gaussian (Hồi quy)?

10 gaussian-process  approximation 

Tham dự một sự mong đợi của mẫu E(f(X))E(f(X))E(f(X)) đối với một số đơn biến biến ngẫu nhiên XXX và một toàn bộ chức năng f(⋅)f(⋅)f(\cdot) (ví dụ, khoảng hội tụ là toàn bộ dòng sản) XXXμ≡E(x)μ≡E(x)\mu \equiv E(x)E(f(x))=E(f(μ)+f′(μ)(x−μ)+f′′(μ)(x−μ)22!+…)E(f(x))=E(f(μ)+f′(μ)(x−μ)+f″(μ)(x−μ)22!+…) E(f(x)) = E\left(f(\mu) + f'(\mu)(x - \mu) + f''(\mu)\frac{(x - \mu)^2}{2!} …

10 expected-value  approximation 

Nếu có nhiều xấp xỉ có thể, tôi đang tìm kiếm một cơ bản nhất.

10 normal-distribution  multinomial  approximation 

Vì vậy, tôi có 16 thử nghiệm trong đó tôi đang cố gắng xác thực một người từ một đặc điểm sinh trắc học bằng cách sử dụng Hamming Khoảng cách. Ngưỡng của tôi được đặt thành 3,5. Dữ liệu của tôi ở bên dưới và chỉ có bản dùng …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Gần như mọi cuốn sách văn bản thảo luận về xấp xỉ bình thường đối với phân phối nhị thức đều đề cập đến quy tắc ngón tay cái rằng phép tính gần đúng có thể được sử dụng nếu và . Thay vào đó, một số sách đề xuất …

9 normal-distribution  binomial  approximation 

Phiên bản ngắn Tôi đang cố gắng phân tích / giải quyết gần đúng khả năng tổng hợp kết quả từ các lần rút Poisson độc lập và lấy mẫu thêm có hoặc không có thay thế (tôi không thực sự quan tâm đến cái nào). Tôi muốn sử dụng …

8 mathematical-statistics  poisson-distribution  joint-distribution  approximation 

Định lý gần đúng phổ quát cho các mạng thần kinh giữ cho bất kỳ chức năng kích hoạt nào (sigmoid, ReLU, Softmax, v.v ...) hay nó bị giới hạn ở các hàm sigmoid? Cập nhật: Như shimao chỉ ra trong các bình luận, nó không giữ được bất kỳ …

8 neural-networks  approximation 

Đôi khi tôi thấy mọi người sử dụng xấp xỉ taylor như sau: E(ex)≈E(1+x)E(ex)≈E(1+x)E(e^x)\approx E(1+x) Tôi biết rằng xấp xỉ taylor hoạt động cho ex≈1+xex≈1+xe^x \approx 1+x Nhưng tôi không rõ ràng rằng chúng ta có thể thực hiện xấp xỉ bên trong toán tử kỳ vọng. Theo trực giác, …

8 expected-value  approximation 

Gần đây tôi đã nghiên cứu lý thuyết đằng sau ANN và tôi muốn hiểu "ma thuật" đằng sau khả năng phân loại đa lớp phi tuyến tính của họ. Điều này dẫn tôi đến trang web này , một công việc tốt để giải thích về mặt hình học …

8 machine-learning  neural-networks  approximation  intuition  function