statistics पर टैग किए गए जवाब

मैंने इस पर बहुत अध्ययन किया है, और वे कहते हैं कि मशीन लर्निंग में होने वाली क्रियाओं से अधिक बुरा है, फिर भी हमारे न्यूरॉन्स बहुत मजबूत हो जाते हैं और उन सर्वोत्तम क्रियाओं / इंद्रियों को खोजते हैं जिनसे हम बचते हैं या बचते हैं, साथ ही साथ …

27 machine-learning  statistics 

मैं हाल ही में एक्सपेक्टेशन मैक्सिमाइजेशन का स्व-अध्ययन कर रहा हूं, और इस प्रक्रिया में खुद को कुछ सरल उदाहरणों से पकड़ लिया है: से यहाँ : वहाँ तीन सिक्के हैं , और साथ , और जब फेंक दिया सिर पर लैंडिंग के लिए संबंधित संभावना। टॉस । यदि परिणाम …

18 probability-theory  statistics 

lllrrrmax(i⊕j)max(i⊕j)\max{(i\oplus j)}l≤i,j≤rl≤i,j≤rl\le i,\,j\le r भोली एल्गोरिथ्म बस सभी संभावित जोड़े की जांच करता है; उदाहरण के लिए रूबी में हमारे पास होगा: def max_xor(l, r) max = 0 (l..r).each do |i| (i..r).each do |j| if (i ^ j > max) max = i ^ j end end end max end …

14 algorithms  algorithms  machine-learning  statistics  testing  terminology  asymptotics  landau-notation  reference-request  optimization  scheduling  complexity-theory  time-complexity  lower-bounds  communication-complexity  computational-geometry  computer-architecture  cpu-cache  cpu-pipelines  operating-systems  multi-tasking  algorithms  algorithm-analysis  education  correctness-proof  didactics  algorithms  data-structures  time-complexity  computational-geometry  algorithms  combinatorics  efficiency  partitions  complexity-theory  satisfiability  artificial-intelligence  operating-systems  performance  terminology  computer-architecture 

यह एक सर्वविदित तथ्य है कि "सहसंबंध बराबर कार्य नहीं करता है", लेकिन मशीन सीखना लगभग पूरी तरह से सहसंबंध पर आधारित लगता है। मैं छात्रों के प्रदर्शन पर उनके पिछले प्रदर्शनों के आधार पर अनुमान लगाने के लिए एक प्रणाली पर काम कर रहा हूं। अन्य कार्यों के विपरीत, …

13 machine-learning  statistics 

एक Naive Bayes भविष्यवक्ता इस सूत्र का उपयोग करके अपनी भविष्यवाणियां करता है: P(Y=y|X=x)=αP(Y=y)∏iP(Xi=xi|Y=y)P(Y=y|X=x)=αP(Y=y)∏iP(Xi=xi|Y=y)P(Y=y|X=x) = \alpha P(Y=y)\prod_i P(X_i=x_i|Y=y) जहां एक सामान्यीकृत कारक है। इसके लिए डेटा से पैरामीटर P ( X i = x i | Y = y ) का आकलन करना होगा । यदि हम इसे k -smoothing …

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