Запитання з тегом «distributions»

Мені потрібно «навчитися» розподілу біваріантного гаусса з кількома зразками, але гарна гіпотеза щодо попереднього розподілу, тому я хотів би скористатися байєсівським підходом. Я визначив своє попереднє: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} \ \ \ \mathbf{\Sigma_0} = \begin{bmatrix} 16 & 0 \\ …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

У мене є трикутні 3D-сітки. Статистика для районів трикутника: Мінімум 0,000 Макс 2341,141 Має на увазі 56.317 Std dev 98.720 Отже, чи означає щось особливо корисне щодо стандартного відхилення чи припускаєте, що в його обчисленні є помилки, коли цифри виходять, як описано вище? Території, безумовно, далеко не звичайні. І як …

15 distributions  mean  standard-deviation 

У мене розпливчасте розуміння, що таке метод передачі повідомлення: алгоритм, який будує наближення до розподілу шляхом ітеративної побудови апроксимації кожного з факторів розподілу, обумовлених усіма наближеннями всіх інших факторів. Я вважаю, що обидва є прикладами змінної передачі повідомлень та розповсюдження очікування . Що таке алгоритм передачі повідомлень більш чітко / …

15 distributions  bayesian  references  algorithms 

Які плюси та мінуси дізнатися про властивості розподілу алгоритмічно (за допомогою комп’ютерного моделювання) та математично? Здається, комп’ютерне моделювання може бути альтернативним методом навчання, особливо для тих нових студентів, які не відчувають сильного результату числення. Також здається, що моделювання кодування може запропонувати більш раннє та інтуїтивно зрозуміле поняття розподілу.

15 distributions  algorithms  teaching 

Я читаю підручник Гауссовий процес для машинного навчання CE Расмуссена та CKI Williams, і у мене виникають проблеми з розумінням того, що означає розподіл за функціями . У підручнику наводиться приклад того, що слід уявити функцію як дуже довгий вектор (насправді вона повинна бути нескінченно довгою?). Тому я уявляю, що …

15 distributions  gaussian-process 

Очікуване значення розподілу - середнє, тобто середньозважене значення E [ x ] = ∫ + ∞ - ∞ xf(x)f(x)f(x)E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dxE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx Найбільш ймовірне значення - режим, тобто найбільш вірогідне значення. Однак чи очікуємо ми якось багато разів бачити ? Цитуючи звідси :E[x]E[x]E[x] Якщо результати не є однаково …

15 probability  distributions  chi-squared  expected-value  mode 

Я використовую KL Розбіжність в якості запобіжного несходства між 2 і .P Qp . м . f.p.м.f.p.m.f. ППPQQQ =-∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))DКL( С|| Q)= ∑i = 1Nln( СiQi) ПiDКL(П||Q)=∑i=1Nln⁡(ПiQi)ПiD_{KL}(P||Q) = \sum_{i=1}^N \ln \left( \frac{P_i}{Q_i} \right) P_i = - ∑ Р( Xi) l n ( Q ( X)i) ) + ∑ Р( Xi) l …

15 distributions  distance  kullback-leibler 

Читаючи примітки Блейка Майстра про лекцію Пітера Тіля про стартові компанії, я натрапив на цю метафору межі технології: Зобразіть світ, як його охоплюють ставки, озера та океани. Ти в човні, у воді. Але це надзвичайно туманно, тому ви не знаєте, наскільки далеко до іншої сторони. Ви не знаєте, чи знаходитесь …

15 distributions  queueing  interarrival-time 

У мене є набір даних, який я б очікував, що слідкує за розповсюдженням Пуассона, але він перерозподілений приблизно в 3 рази. В даний час я моделюю цю наддисперсію, використовуючи щось подібне до наступного коду в Р. ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist = rpois(1000000,med) oDdist …

15 distributions  modeling  poisson-distribution  overdispersion 

Скажімо, у мене є дві або більше вибіркових сукупностей n-мірних векторів безперервного значення. Чи є непараметричний спосіб перевірити, чи є ці зразки з одного розподілу? Якщо так, чи є для цього функція в R або python?

15 r  distributions  nonparametric  python 

Мені часто доводиться задавати питання на кшталт "Я знаю, що ця змінна лежить у і більша частина маси лежить у а потім постійно відхиляється до 1. Який розподіл я можу використовувати для моделювання її? "( 0 , 1 ) ( 0 , .20 )хxx( 0 , 1 )(0,1)(0,1)( 0 , …

15 distributions  references 

Я хочу використовувати при розподілі для моделювання коротких інтервальних повернень активів у байєсовій моделі. Я хотів би оцінити обидва ступені свободи (разом з іншими параметрами в моїй моделі) для розподілу. Я знаю, що віддача активів є зовсім ненормальною, але я не знаю занадто багато того. Який відповідний, м'яко інформативний попередній …

15 distributions  bayesian  modeling  prior 

У мене є два набори даних (вихідні та цільові дані), які слідують за різним розподілом. Я використовую MMD - це непараметричний розподіл відстані - для обчислення граничного розподілу між вихідними та цільовими даними. вихідні дані, Xs цільові дані, Xt адаптаційна матриця A * Прогнозовані дані, Zs = A '* Xs …

15 machine-learning  distributions  distance  feature-construction  domain-adaptation 

Я займаюся проектом аналізу даних, який передбачає вивчення часу використання веб-сайтів протягом року. Що я хотів би зробити, це порівняти, наскільки "послідовними" є схеми використання, скажімо, наскільки вони близькі до тієї схеми, яка передбачає використання її протягом 1 години один раз на тиждень, або тієї, що передбачає використання її протягом …

14 distributions  distance  frequency  comparison 

Чи розподіл Коші якось є "непередбачуваним" розподілом? Я намагався робити cs <- function(n) { return(rcauchy(n,0,1)) } в R для безлічі n значень і помітили, що вони час від часу генерують досить непередбачувані значення. Порівняйте це з напр as <- function(n) { return(rnorm(n,0,1)) } що завжди видає "компактну" хмару точок. За …

14 distributions  intuition  cauchy