Запитання з тегом «bernoulli-distribution»

Розглянемо випадкову змінну Бернуллі з параметром (ймовірність успіху). Функція ймовірності та інформація Фішера ( матриця ):Х∈ { 0 , 1 }Х∈{0,1}X\in\{0,1\}θθ\theta1 × 11×11 \times 1 L1( θ ; X)Я1( θ )= p (Х| θ ) =θХ( 1 - θ)1 - X= detЯ1( θ ) =1θ ( 1 - θ )L1(θ;Х)=p(Х|θ)=θХ(1-θ)1-ХЯ1(θ)=detЯ1(θ)=1θ(1-θ) …

10 bernoulli-distribution  parameterization  fisher-information  determinant 

Наступне питання мені поставив друг. Я не міг їй допомогти, але сподіваюся, хтось може мені це пояснити. Я не міг знайти жодного подібного прикладу. Дякую за будь-яку допомогу та пояснення. Питання: Результати 100 експериментів з киданням монет записуються як 0 = "Хвіст" і 1 = "Голова". Вихід x - це …

9 probability  inference  bernoulli-distribution 

Приклади: у мене є речення в описі посади: "Старший інженер Java у Великобританії". Я хочу використовувати модель глибокого навчання, щоб передбачити її як 2 категорії: English і IT jobs. Якщо я використовую традиційну модель класифікації, вона може передбачити лише 1 мітку з softmaxфункцією на останньому шарі. Таким чином, я можу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Як ви інтерпретуєте криву виживання з пропорційною моделлю небезпеки Кокса? У цьому прикладі іграшки, припустимо, ми маємо коксову пропорційну модель небезпеки для ageзмінної kidneyданих та генеруємо криву виживання. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Наприклад, на час 200200200, яке твердження вірно? або обидва помиляються? Заява 1: у …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear 

Може хтось скаже мені, як імітувати , де a, b \ in \ mathbb {N} , використовуючи викидання монети (стільки разів, скільки потрібно) з P (H) = p ?Bernoulli(ab)Bernoulli(ab)\mathrm{Bernoulli}\left({a\over b}\right)a,b∈Na,b∈Na,b\in \mathbb{N}P(H)=pP(H)=pP(H)=p Я думав використовувати вибірку відхилення, але не зміг її зняти.

9 probability  simulation  bernoulli-distribution  rejection-sampling 

Нехай - незалежні випадкові величини, що приймають значення або з вірогідністю 0,5 кожна. Розглянемо суму . Я бажаю на верхній межі ймовірності . Найкраща межа, яку я маю зараз, - це де c - універсальна константа. Це досягається нижчим обмеженням ймовірності Pr (| x_1 + \ крапки + x_n | …

9 probability  random-variable  bernoulli-distribution