Запитання з тегом «function»

Я думаю, що у мене є деяка принципова плутанина щодо того, як функціонують функції логістичної регресії (або, можливо, просто функціонують в цілому). Як так, що функція h (x) виробляє криву, видно в лівій частині зображення? Я бачу, що це графік з двох змінних, але потім ці дві змінні (x1 & …

15 logistic  data-visualization  function 

Надихнувшись іншим моїм запитанням , я хотів би запитати, як можна знайти режим функції щільності ймовірності (PDF) функції ?f( х )f(x)f(x) Чи є для цього якась процедура «кухарської книги»? Мабуть, це завдання набагато складніше, ніж здається спочатку.

14 pdf  function  mode  shortest-half 

-й момент випадкової величини є кінцевим , якщо rrrXXXE(|Xr|)&lt;∞E(|Xr|)&lt;∞ \mathbb E(|X^r|)< \infty Я намагаюся показати, що для будь-якого натурального цілого , тоді -й момент також є кінцевим.s&lt;rs&lt;rs<rsssE[|Xs|]E[|Xs|]\mathbb E[|X^s|]

12 self-study  moments  function 

Я розумію, що нейронні мережі (NN) можна вважати універсальними наближеннями як до функцій, так і до їх похідних, за певних припущень (як для мережі, так і для функції наближення). Насправді я зробив ряд тестів на простих, але нетривіальних функціях (наприклад, поліномах), і, схоже, я можу дійсно добре наблизити їх та …

11 machine-learning  neural-networks  function  derivative 

Надзвичайно поширена ситуація в комп'ютерній графіці полягає в тому, що колір деякого пікселя дорівнює інтегралу якоїсь функції з реальною цінністю. Часто функція занадто складна, щоб її вирішити аналітично, тому нам залишається числове наближення. Але функція також часто дуже дорога для обчислення, тому ми сильно обмежені у тому, скільки зразків ми …

11 estimation  monte-carlo  function  quasi-monte-carlo 

Це лише приклад, на який я зустрічався кілька разів, тому у мене немає даних про вибірку. Запуск лінійної регресійної моделі в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1є суцільною змінною. x2категоричний і має три значення, наприклад "Низький", "Середній" та "Високий". Однак вихід, отриманий R, був би на кшталт: …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Багато питань, які я опублікував у минулому місяці щодо SE, мали на меті допомогти мені вирішити цю конкретну проблему. На всі питання відповіли, але я все ще не можу знайти рішення. Отже, я подумав, що треба просто задати проблему, яку я намагаюся вирішити безпосередньо. Дозволяє Хн∼ЖнХн∼ЖнX_n \sim F_n, де Жн= …

10 distributions  mathematical-statistics  probability  function 

Це досить загальне питання (тобто не обов'язково специфічне для статистики), але я помітив тенденцію в машинному навчанні та статистичній літературі, де автори вважають за краще дотримуватися наступного підходу: Підхід 1 : Отримайте рішення практичної задачі, сформулювавши функцію витрат, для якої можна (наприклад, з обчислювальної точки зору) знайти оптимальне глобальне рішення …

9 optimization  function