approximation पर टैग किए गए जवाब

क्या कुछ यादृच्छिक वितरण के आदेश आँकड़ों के लिए अच्छी तरह से ज्ञात सूत्र हैं? विशेष रूप से एक सामान्य यादृच्छिक चर के पहले और अंतिम क्रम के आँकड़े, लेकिन एक अधिक सामान्य उत्तर की भी सराहना की जाएगी। संपादित करें: स्पष्ट करने के लिए, मैं उन अनुमानित सूत्रों की …

38 distributions  normal-distribution  approximation  order-statistics 

बायेसियन आँकड़ों में, यह अक्सर उल्लेख किया जाता है कि पश्च वितरण असंगत है और इस प्रकार अनुमानित अनुमान लागू किया जाना चाहिए। क्या कारक हैं जो इस अंतरंगता का कारण बनते हैं?

28 bayesian  approximation  inference 

चलो और होना 2 iidrv की जहां । मैं लिए वितरण जानना चाहता ।एक्स 2 लॉग ( एक्स 1 ) , लॉग ( एक्स 2 ) ~ एन ( μ , σ ) एक्स 1 - एक्स 2X1X1X_1X2X2X_2log(X1),log(X2)∼N(μ,σ)log⁡(X1),log⁡(X2)∼N(μ,σ)\log(X_1),\log(X_2) \sim N(\mu,\sigma)X1−X2X1−X2X_1 - X_2 मैं जो सबसे अच्छा कर सकता हूं, वह …

23 probability  distributions  random-variable  lognormal  approximation 

हाल ही में cstheory stackexchange पर एक एमएल-जैसे सवाल आया था, और मैंने पॉवेल की विधि, ग्रेडिएंट डिसेंट, जेनेटिक एल्गोरिदम या अन्य "सन्निकटन एल्गोरिदम" की सिफारिश करते हुए एक उत्तर पोस्ट किया । एक टिप्पणी में किसी ने मुझे बताया कि ये विधियां "विधियां" थीं और "अनुमानित एल्गोरिदम" नहीं थीं …

23 machine-learning  optimization  approximation 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

एक सामान्य वितरण को अंजाम देने के लिए एक भोली विधि है कि केंद्रीय सीमा प्रमेय पर भरोसा करते हुए, [ 0 , 1 ] पर 100100100 आईआईडी यादृच्छिक चर समान रूप से वितरित किए जाएं , फिर पुनरावृत्ति और पुनर्विक्रय करें। ( साइड नोट : बॉक्स-मुलर ट्रांसफ़ॉर्म जैसे अधिक …

20 normal-distribution  central-limit-theorem  moments  approximation 

यदि आपके पास n पंक्तियों और m स्तंभों के साथ एक मैट्रिक्स है, तो आप दिए गए मैट्रिक्स के निम्न-रैंक सन्निकटन की गणना करने के लिए SVD या अन्य विधियों का उपयोग कर सकते हैं । हालाँकि, निम्न रैंक सन्निकटन में अभी भी n पंक्तियाँ और m कॉलम होंगे। मशीन …

20 r  matrix  approximation 

मुझे पता है कि एक सामान्य वितरण के सीडीएफ के लिए एक आसान सूत्र को संभालना कुछ हद तक गायब है, क्योंकि इसमें जटिल त्रुटि समारोह है। हालांकि, मुझे आश्चर्य है कि अगर वहाँ के लिए आ अच्छा सूत्र है N(c−≤x&lt;c+|μ,σ2)N(c−≤x&lt;c+|μ,σ2)N(c_{-} \leq x < c_{+}| \mu, \sigma^2) । या इस …

18 normal-distribution  approximation 

एनआईपीएस 2017 में पिछले साल अली रहीमी और बेन रेचट ने अपने पेपर "रैंडम फीचर्स फॉर लार्ज-स्केल कर्नेल मशीन" के लिए समय पुरस्कार का परीक्षण जीता था, जहां उन्होंने यादृच्छिक सुविधाओं को पेश किया था, बाद में यादृच्छिक रसोई सिंक एल्गोरिथ्म के रूप में कोडित किया गया था। अपने पेपर …

18 machine-learning  svm  gaussian-process  approximation 

मान लीजिए कि हमारे पास एक फ़ंक्शन जिसे हम केवल कुछ शोर के माध्यम से देख सकते हैं। हम सीधे f ( x ) की गणना नहीं कर सकते , केवल f ( x ) + η जहां comp कुछ यादृच्छिक शोर है। (व्यवहार में: मैं कुछ मोंटे कार्लो विधि …

17 approximation 

Let में iid यादृच्छिक चर का एक परिवार हो मान{Xi}ni=1{Xi}i=1n\{X_i\}_{i=1}^n[0,1][0,1][0,1] , एक मतलब होनेμμ\mu और विचरणσ2σ2\sigma^2 । मतलब, का उपयोग कर के लिए एक सरल विश्वास अंतरालσσ\sigma जब भी यह जाना जाता है, द्वारा दिया जाता है P(|X¯−μ|&gt;ε)≤σ2nε2≤1nε2(1).P(|X¯−μ|&gt;ε)≤σ2nε2≤1nε2(1). P( | \bar X - \mu| > \varepsilon) \le \frac{\sigma^2}{n\varepsilon^2} \le\frac{1}{n \varepsilon^2} …

15 normal-distribution  confidence-interval  references  asymptotics  approximation 

नेटवर्क मोटिफ डिटेक्शन के लिए सॉफ्टवेयर पैकेज अत्यधिक उच्च Z- स्कोर लौटा सकते हैं (मैंने जो सबसे अधिक 600,000+ देखा है, लेकिन 100 से अधिक के Z- स्कोर काफी सामान्य हैं)। मैं यह दिखाने की योजना बना रहा हूं कि ये जेड-स्कोर फर्जी हैं। विशाल जेड-स्कोर बहुत कम संबद्ध संभावनाओं …

14 probability  normal-distribution  p-value  approximation  z-statistic 

सार्वभौमिक सन्निकटन प्रमेय तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक बहुत प्रसिद्ध परिणाम है, मूल रूप से यह कहते हुए कि कुछ मान्यताओं के तहत, एक फ़ंक्शन को किसी भी सटीकता के भीतर तंत्रिका नेटवर्क द्वारा समान रूप से अनुमानित किया जा सकता है। क्या कुछ अनुरूप परिणाम होता है जो कन्वेन्शनल …

14 neural-networks  conv-neural-network  approximation 

मैं वेल्च के टी-टेस्ट का उपयोग करके साधनों की समानता का परीक्षण कर रहा हूं। अंतर्निहित वितरण (एक संबंधित चर्चा में अधिक उदाहरण से विषम सामान्य से दूर है यहाँ )। मैं अधिक डेटा प्राप्त कर सकता हूं, लेकिन यह निर्धारित करने के कुछ राजसी तरीके चाहूंगा कि ऐसा किस …

12 normal-distribution  t-test  bootstrap  central-limit-theorem  approximation 

यह देखते हुए आईआईडी , और , की तलाश में:N≥30N≥30N\geq30Xn≈N(μX,σ2X)Xn≈N(μX,σX2)X_n\approx\mathcal{N}(\mu_X,\sigma_X^2)μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0 सटीक बंद फ़ॉर्म वितरण सन्निकटन YN=∏1NXnYN=∏1NXnY_N=\prod\limits_{1}^{N}{X_n} असममित ( घातांक ?) एक ही उत्पाद का सन्निकटन यह अधिक सामान्य प्रश्न का एक विशेष केस है ।μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0

12 distributions  normal-distribution  asymptotics  approximation