Pytania otagowane jako bernoulli-distribution

Rozkład Bernoulliego jest rozkładem dyskretnym sparametryzowanym przez pojedyncze prawdopodobieństwo „sukcesu”. Jest to szczególny przypadek rozkładu dwumianowego.

2
Determinator macierzy informacji Fishera dla modelu nadparametryzowanego
Rozważ losową zmienną Bernoulliego X∈{0,1}X∈{0,1}X\in\{0,1\} z parametrem θθ\theta(prawdopodobieństwo sukcesu). Funkcja prawdopodobieństwa i informacje Fishera (a1×11×11 \times 1 macierz) to: L.1( θ ; X)ja1( θ )= p (X| θ ) =θX( 1 - θ)1 - X= detja1( θ ) =1θ ( 1 - θ )L1(θ;X)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−XI1(θ)=detI1(θ)=1θ(1−θ) \begin{align} \mathcal{L}_1(\theta;X) &= p(\left.X\right|\theta) = \theta^{X}(1-\theta)^{1-X} …
1
Sprawdzanie, czy moneta jest uczciwa
Przyjaciel zadał mi następujące pytanie. Nie mogłem jej pomóc, ale mam nadzieję, że ktoś mi to wyjaśni. Nie mogłem znaleźć podobnego przykładu. Dzięki za wszelką pomoc i wyjaśnienia. P: Wyniki 100 eksperymentów rzucania monetą są rejestrowane jako 0 = „Ogon” i 1 = „Głowa”. Wyjściowy x jest łańcuchem zer i …
1
Który model głębokiego uczenia może klasyfikować kategorie, które nie wykluczają się wzajemnie
Przykłady: w opisie stanowiska mam zdanie: „Starszy inżynier Java w Wielkiej Brytanii”. Chcę użyć modelu głębokiego uczenia się, aby przewidzieć go jako 2 kategorie: English i IT jobs. Jeśli użyję tradycyjnego modelu klasyfikacji, może on przewidzieć tylko 1 etykietę z softmaxfunkcją na ostatniej warstwie. Dlatego mogę użyć 2 modelowych sieci …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
4
Jak interpretować krzywą przeżycia modelu zagrożenia Coxa?
Jak interpretujesz krzywą przeżycia z proporcjonalnego modelu hazardu Coxa? W tym przykładzie zabawki załóżmy, że mamy proporcjonalny model hazardu Coxa dla agezmiennej w kidneydanych i generujemy krzywą przeżycia. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Na przykład o czasie 200200200, które stwierdzenie jest prawdziwe? czy oba są w …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.