W dzisiejszej klasie rozpoznawania wzorców mój profesor mówił o PCA, wektorach własnych i wartościach własnych. Zrozumiałem matematykę. Jeśli poproszę o znalezienie wartości własnych itp. Zrobię to poprawnie jak maszyna. Ale nie zrozumiałem tego. Nie zrozumiałem tego. Nie czułem tego. Mocno wierzę w następujący cytat: Tak naprawdę czegoś nie rozumiesz, chyba …
Oświadczenie: Nie jestem statystykiem, ale inżynierem oprogramowania. Większość mojej wiedzy statystycznej pochodzi z samokształcenia, dlatego wciąż mam wiele luk w zrozumieniu pojęć, które mogą wydawać się trywialne dla innych ludzi. Byłbym więc bardzo wdzięczny, gdyby odpowiedzi zawierały mniej szczegółowe warunki i więcej wyjaśnień. Wyobraź sobie, że rozmawiasz ze swoją babcią …
Z Wikipedii istnieją trzy interpretacje stopni swobody statystyki: W statystykach liczba stopni swobody to liczba wartości w końcowym obliczeniu statystyki, które mogą się zmieniać . Szacunki parametrów statystycznych mogą opierać się na różnych ilościach informacji lub danych. Liczba niezależnych informacji, które wchodzą w oszacowanie parametru, nazywa się stopniami swobody (df). …
Po przejściu kursu statystycznego, a następnie próbie pomocy innym studentom, zauważyłem, że jednym z tematów, który inspiruje wiele uderzeń w głowę, jest interpretacja wyników testów hipotez statystycznych. Wygląda na to, że uczniowie łatwo uczą się wykonywania obliczeń wymaganych przez dany test, ale odkładają słuchawkę na temat interpretacji wyników. Wiele skomputeryzowanych …
... zakładając, że jestem w stanie poszerzyć swoją wiedzę na temat wariancji w intuicyjny sposób (intuicyjnie rozumiem „wariancję” ) lub mówiąc: Jest to średnia odległość wartości danych od „średniej” - i ponieważ wariancja jest kwadratowa jednostki, bierzemy pierwiastek kwadratowy, aby utrzymać te same jednostki, co nazywa się odchyleniem standardowym. Załóżmy, …
W kilku różnych kontekstach odwołujemy się do centralnego twierdzenia granicznego, aby uzasadnić dowolną metodę statystyczną, którą chcemy przyjąć (np. Przybliżenie rozkładu dwumianowego rozkładem normalnym). Rozumiem szczegóły techniczne, dlaczego to twierdzenie jest prawdziwe, ale właśnie przyszło mi do głowy, że tak naprawdę nie rozumiem intuicji stojącej za centralnym twierdzeniem granicznym. Więc …
W klasie zostałem dzisiaj zapytany, dlaczego dzielisz sumę błędu kwadratowego przez zamiastnn - 1n−1n-1nnn przy obliczaniu odchylenia standardowego dzielisz . Powiedziałem, że nie będę odpowiadać na to w klasie (ponieważ nie chciałem dokonywać obiektywnych szacunków), ale później zastanawiałem się - czy jest na to intuicyjne wyjaśnienie ?!
Studiuję rozpoznawanie wzorców i statystyki i prawie każdą książkę, którą otwieram na ten temat, wpadam na pojęcie odległości Mahalanobisa . Książki zawierają intuicyjne wyjaśnienia, ale wciąż nie są wystarczająco dobre, aby naprawdę zrozumieć, co się dzieje. Gdyby ktoś zapytał mnie: „Jaka jest odległość Mahalanobisa?” Mogłem tylko odpowiedzieć: „To miła rzecz, …
Mamy losowy eksperyment z różnymi wynikami tworzących próbkę kosmicznego Ω,Ω,\Omega, na które patrzymy z zainteresowaniem w niektórych wzorów, zwany wydarzenia F.F.\mathscr{F}. Algebry Sigma (lub pola sigma) składają się ze zdarzeń, do których można przypisać miarę prawdopodobieństwa PP\mathbb{P}Pewne właściwości są spełnione, w tym włączenie zbioru zerowego ∅∅\varnothing i całej przestrzeni próbki …
Staram się dobrze zrozumieć algorytm EM, aby móc go wdrożyć i używać. Spędziłem cały dzień czytając teorię i artykuł, w którym EM służy do śledzenia samolotu z wykorzystaniem informacji o położeniu pochodzących z radaru. Szczerze mówiąc, nie sądzę, że w pełni rozumiem leżącą u podstaw ideę. Czy ktoś może wskazać …
Jak wyjaśniłbyś intuicyjnie, czym jest root root, w kontekście testu root root? Zastanawiam się nad wytłumaczeniem, tak jak założyłem to pytanie . Przypadek z pierwiastkiem jednostkowym jest taki, że wiem (przy okazji, mało), że test pierwiastka jednostkowego służy do testowania stacjonarności w szeregu czasowym, ale to po prostu to. Jak …
Wiele klasyfikatorów uczenia maszynowego (np. Maszyny wektorów wsparcia) pozwala na określenie jądra. Jaki byłby intuicyjny sposób wyjaśnienia, czym jest jądro? Jednym z aspektów, o którym myślałem, jest rozróżnienie między liniowymi i nieliniowymi jądrami. Mówiąc prościej, mógłbym mówić o „liniowych funkcjach decyzyjnych” i „nieliniowych funkcjach decyzyjnych”. Nie jestem jednak pewien, czy …
Czy ktoś mógłby mi szczegółowo wyjaśnić szacunek maksymalnego prawdopodobieństwa (MLE) w kategoriach laika? Chciałbym poznać podstawową koncepcję, zanim przejdę do matematycznego wyprowadzenia lub równania.
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.