Байесские сети

Создание вероятностной модели может быть сложным делом, но окажется полезным в процессе обучения на станке. Для создания такой графической модели необходимо найти вероятностные связи...

Bias Vs. Variance

Bias и Variance – это две основные ошибки прогноза, которые чаще всего возникают во время модели машинного обучения. Машинное обучение решает многочисленные проблемы, которые...

Геометрическое распределение

Геометрическое распределение представляет собой дискретное распределение для n=0, 1, 2, … с функцией плотности вероятности где 0<p<1, q=1-p, и функция распределения равна Геометрическое присвоение...

Бета-дистрибуция

    Общий вид распределения, о котором говорится в гамма-распределении. Бета-распределения имеют два свободных параметра, которые обозначены как соответствующие одному из двух условных обозначений....

Понимание анализа выживания: оценка Каплана-Майера

Введение На людях, для соответствия эффективности и безопасности, проводятся контролируемые эксперименты, которые называются клиническими исследованиями.[1] В клинических или общественных исследованиях эффект вмешательства оценивается путем...

Почти все, что тебе нужно знать о временных сериях.

Независимо от того, хотим ли мы предсказать тенденцию на финансовых рынках или потребление электроэнергии, время является решающим фактором, который теперь должен учитываться в наших...

СТАНДАРТНОЕ НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ

Стандартным гауссовым распределением может быть гауссово распределение со средним значением нуля и дисперсией 1. Качество гауссово распределения находится в центре нуля, и поэтому степень...

Объяснение вероятностных концепций: Оценка максимальной вероятности

Введение В этой заметке я объясню, что такое метод оценки параметров с наибольшей вероятностью, и приведу простой пример для демонстрации тактики. Ряд содержания требует...

мультипликатор Лагранжа

Лагранжевые мультипликаторы, также называемые Лагранжевыми мультипликаторами (например, Arfken 1985, p. 945), часто не находят экстремумы многомерной функции f(x_1,x_2,…,x_n) при условии ограничения g(x_1,x_2,…. , x_n)=0,...