Statystyki i duże zbiory danych computational-statistics

1

Czy analiza funkcjonalna i przestrzenie Hilberta są przydatne w uczeniu maszynowym? Jeśli tak to jak?

Zastanawiałem się, w jaki sposób przestrzenie Hilberta i analiza funkcjonalna są przydatne w uczeniu maszynowym? Myślałem, że uczenie maszynowe jest mieszanką statystyki, informatyki i optymalizacji. Jak ma się do tego analiza funkcjonalna?

9 machine-learning mathematical-statistics computational-statistics

1

Czy ktoś może wyjaśnić, jak mam 5 lat, ten problem na podstawie książki ESL Hastie?

Pracuję nad książką ESL Hastie i mam trudności z pytaniem 2.3. Pytanie jest następujące: Rozważamy oszacowanie najbliższego sąsiada w punkcie początkowym, a to równanie podaje medianę odległości od początku do najbliższego punktu danych. Nie mam pojęcia, od czego zacząć, jeśli chodzi o próbę uzyskania tego. Wiem, że większość punktów danych …

9 machine-learning computational-statistics

1

Klasyfikatory algebraiczne, więcej informacji?

Przeczytałem klasyfikatory algebraiczne: ogólne podejście do szybkiej walidacji krzyżowej, szkolenia online i szkolenia równoległego i byłem zaskoczony wydajnością algorytmów pochodnych. Wydaje się jednak, że poza Naive Bayes (i GBM) nie ma wielu algorytmów dostosowanych do frameworka. Czy są jakieś inne artykuły, które pracowały nad różnymi klasyfikatorami? (SVM, losowe lasy)

9 cross-validation references random-forest computational-statistics naive-bayes

3

Generator liczb losowych Mathematiki odbiega od prawdopodobieństwa dwumianowego?

Powiedzmy, że rzuciłeś monetą 10 razy i nazwałeś to 1 „zdarzeniem”. Jeśli uruchomisz 1 000 000 takich „zdarzeń”, jaki jest odsetek zdarzeń, które mają głowy pomiędzy 0,4 a 0,6? Prawdopodobieństwo dwumianowe sugerowałoby, że będzie to około 0,65, ale mój kod Mathematica mówi mi o 0,24 Oto moja składnia: In[2]:= X:= …

9 computational-statistics mathematica

2

Jak znaleźć optymalne wartości parametrów dostrajania w drzewach wzmacniających?

Zdaję sobie sprawę, że w modelu drzew przypominających są 3 parametry dostrajania, tj liczba drzew (liczba iteracji) parametr skurczu liczba podziałów (wielkość każdego drzewa składowego) Moje pytanie brzmi: jak dla każdego parametru dostrajania znaleźć optymalną wartość? I jaką metodę? Zauważ, że: parametr skurczu i parametr liczby drzew działają razem, tj. …

9 machine-learning cross-validation computational-statistics boosting gbm

1

Jak obliczyć oszacowanie gęstości tylnej na podstawie wcześniejszego i prawdopodobnego prawdopodobieństwa?

Próbuję zrozumieć, jak użyć twierdzenia Bayesa do obliczenia tylnej, ale utknąłem w podejściu obliczeniowym, np. W następującym przypadku nie jest dla mnie jasne, jak wziąć iloczyn wcześniejszego i prawdopodobieństwa, a następnie obliczyć tylny: W tym przykładzie jestem zainteresowany obliczeniem prawdopodobieństwa a posteriori dla i używam standardowej normalnej przed , ale …

9 bayesian simulation computational-statistics

Pytania otagowane jako computational-statistics