distributions पर टैग किए गए जवाब

मुझे कुछ नमूनों के साथ एक बीवरिएट गौसियन के वितरण को "सीखना" चाहिए, लेकिन पूर्व वितरण पर एक अच्छी परिकल्पना है, इसलिए मैं बायेसियन दृष्टिकोण का उपयोग करना चाहूंगा। मैंने अपने पूर्व को परिभाषित किया: / mathbf {\ _ mu_0} = \ start {शुरू} bmatrix} 0 \\ 0 \ end …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

मेरे पास कुछ त्रिकोणीय 3D मेष हैं। त्रिकोण क्षेत्रों के आँकड़े हैं: न्यूनतम 0.000 अधिकतम 2341.141 मीन 56.317 Std dev 98.720 तो, क्या इसका मतलब मानक विचलन के बारे में विशेष रूप से उपयोगी है या सुझाव है कि इसकी गणना करने में कीड़े हैं, जब आंकड़े ऊपर की तरह …

15 distributions  mean  standard-deviation 

मेरे पास एक अस्पष्ट अर्थ है कि संदेश पारित करने की विधि क्या है: एक एल्गोरिथ्म जो वितरण के लिए एक सन्निकटन का निर्माण करता है, जो सभी अन्य कारकों के सभी सन्निकटन पर वितरण सशर्त के कारकों में से प्रत्येक के पुनरावृत्तियों का निर्माण करता है। मेरा मानना ​​है …

15 distributions  bayesian  references  algorithms 

गणितीय रूप से बनाम (कंप्यूटर सिमुलेशन के माध्यम से) वितरण के गुणों के बारे में सीखने के पक्ष और विपक्ष क्या हैं? ऐसा लगता है कि कंप्यूटर सिमुलेशन एक वैकल्पिक शिक्षण पद्धति हो सकती है, खासकर उन नए छात्रों के लिए जो पथरी में मजबूत महसूस नहीं करते हैं। यह …

15 distributions  algorithms  teaching 

मैं CE रासमुसेन और सीकेआई विलियम्स द्वारा मशीन लर्निंग के लिए एक पाठ्यपुस्तक गौसियन प्रक्रिया पढ़ रहा हूं और मुझे यह समझने में थोड़ी परेशानी हो रही है कि कार्यों पर वितरण का क्या मतलब है। पाठ्यपुस्तक में, एक उदाहरण दिया जाता है, कि किसी को बहुत लंबे वेक्टर के …

15 distributions  gaussian-process 

वितरण का अपेक्षित मान माध्य है, जो भारित औसत मान f(x)f(x)f(x)E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dxE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx सबसे संभावित मूल्य मोड है, यही सबसे संभावित मूल्य है। हालांकि क्या हम किसी भी समय को देखने की उम्मीद करते हैं ? यहाँ से उद्धृत :E[x]E[x]E[x] यदि परिणाम समान रूप से संभावित नहीं …

15 probability  distributions  chi-squared  expected-value  mode 

मैं केएल 2 पी और क्यू के बीच असमानता के उपाय के रूप में कर रहा हूं ।पी क्यूp.m.f.p.m.f.p.m.f. PPPQQQ =-Σपी(एक्समैं)एलएन(क्यू(एक्समैं))+Σपी(एक्समैं)एलएन(पी(एक्समैं))DKL(P||Q)=∑i=1Nln(PiQi)PiDKL(P||Q)=∑i=1Nln⁡(PiQi)PiD_{KL}(P||Q) = \sum_{i=1}^N \ln \left( \frac{P_i}{Q_i} \right) P_i =−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=-\sum P(X_i)ln\left(Q(X_i)\right) + \sum P(X_i)ln\left(P(X_i)\right) यदि P(Xi)=0P(Xi)=0P(X_i)=0 तो हम आसानी से गणना कर सकते हैं कि P ( X i ) l …

15 distributions  distance  kullback-leibler 

पीटर थिएल के स्टार्ट अप्स के व्याख्यान पर ब्लेक मास्टर के नोट्स पढ़ने में, मैं प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में इस रूपक में आया : दुनिया को तालाबों, झीलों और महासागरों से आच्छादित करते हुए चित्र बनाएँ। तुम नाव में हो, पानी के शरीर में। लेकिन यह बेहद धूमिल है, इसलिए …

15 distributions  queueing  interarrival-time 

मेरे पास एक डेटा सेट है जिसे मैं एक पॉइसन वितरण का पालन करने की उम्मीद करूंगा, लेकिन यह लगभग 3 गुना अधिक है। वर्तमान में, मैं आर में निम्नलिखित कोड की तरह कुछ का उपयोग करके इस अतिप्रवाह को मॉडलिंग कर रहा हूं। ## assuming a median value of …

15 distributions  modeling  poisson-distribution  overdispersion 

आइए बताते हैं कि मेरे पास एन-आयामी निरंतर-मूल्यवान वैक्टर के दो या अधिक नमूना आबादी हैं। अगर ये नमूने समान वितरण से हैं, तो क्या इसका परीक्षण करने का एक गैर-तरीका है? यदि हां, तो क्या इसके लिए आर या अजगर में एक फ़ंक्शन है?

15 r  distributions  nonparametric  python 

मैं अक्सर अपने आप को ऐसे प्रश्न पूछते हुए देखता हूं, "मुझे पता है कि यह चर में निहित है और अधिकांश द्रव्यमान झूठ और फिर 1. की ओर लगातार गिरावट आती है। मैं इसे मॉडल करने के लिए किस वितरण का उपयोग कर सकता हूं? "( 0 , 1 …

15 distributions  references 

मैं वितरण में उपयोग करने के लिए एक अंतराल मॉडल में कम अंतराल परिसंपत्ति रिटर्न मॉडल करना चाहता हूं। मैं वितरण के लिए स्वतंत्रता की दोनों डिग्री (अपने मॉडल में अन्य मापदंडों के साथ) का अनुमान लगाना चाहता हूं। मुझे पता है कि एसेट रिटर्न काफी गैर-सामान्य है, लेकिन मैं …

15 distributions  bayesian  modeling  prior 

मेरे पास दो डेटा सेट (स्रोत और लक्ष्य डेटा) हैं जो विभिन्न वितरण का पालन करते हैं। मैं MMD का उपयोग कर रहा हूं - जो कि स्रोत और लक्ष्य डेटा के बीच सीमांत वितरण की गणना करने के लिए एक गैर-पैरामीट्रिक दूरी वितरण है। स्रोत डेटा, Xs लक्ष्य डेटा, …

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

मैं एक डेटा विश्लेषण परियोजना शुरू कर रहा हूं जिसमें वर्ष के दौरान वेबसाइट के उपयोग के समय की जांच करना शामिल है। मैं जो करना चाहता हूं, वह तुलना करता है कि उपयोग पैटर्न "संगत" कैसे हैं, कहते हैं, वे एक पैटर्न के कितने करीब हैं, जिसमें इसे प्रति …

14 distributions  distance  frequency  comparison 

क्या काउची वितरण किसी तरह से "अप्रत्याशित" वितरण है? मैंने करने की कोशिश की cs <- function(n) { return(rcauchy(n,0,1)) } आर में एन मूल्यों की एक भीड़ के लिए और देखा कि वे कभी-कभी काफी अप्रत्याशित मूल्य उत्पन्न करते हैं। इसकी तुलना उदा as <- function(n) { return(rnorm(n,0,1)) } जो …

14 distributions  intuition  cauchy