Encontrei esses slides (slides 16 e 17) em um dos cursos on-line. O instrutor estava tentando explicar como a Estimativa Máxima Posterior (PAM) é realmente a solução , onde é o verdadeiro parâmetro.L(θ)=I[θ≠θ∗]L(θ)=I[θ≠θ∗]L(\theta) = \mathcal{I}[\theta \ne \theta^{*}]θ∗θ∗\theta^{*} Alguém pode...
Ao ler o artigo a seguir , deparei-me com a seguinte declaração: Como mencionado, ele é frequentemente apresentado sem nenhuma referência a modelos probabilísticos, de acordo com a idéia de Benzecri [1973] de "deixar os dados falarem por si". (citação é de JP Benzécri. L'analyse des données....
Estou enfrentando dificuldades para provar a seguinte declaração. É dado em um trabalho de pesquisa encontrado no Google. Preciso de ajuda para provar esta afirmação! Seja X= A SX=UMASX= AS , onde UMAUMAA é matriz ortogonal e SSS é gaussiano. O comportamento isotópico do Gaussiano SSS que tem a...
Às vezes, uma série de horas pode precisar ser diferenciada para ficar estacionária. No entanto, não entendo como a diferenciação de segunda ordem pode ajudar a torná-la estacionária quando a diferenciação de primeira ordem não é suficiente. Você poderia dar uma explicação intuitiva para a...
Qual é a diferença entre Bayes variacionais de codificação automática e retropropagação estocástica para modelos geradores profundos ? A inferência nos dois métodos leva aos mesmos resultados? Não conheço nenhuma comparação explícita entre os dois métodos, apesar de ambos os grupos de autores se...
Eu estou tentando escrever uma função que gera ruído uniformemente distribuído que vem de uma bola p-norma de dimensões:nnn | | x | |p≤ r||x||p≤r\begin{equation} ||x||_p \leq r \end{equation} Encontrei possíveis soluções para círculos ( ) ( http://mathworld.wolfram.com/DiskPointPicking.html ),...
Deixe ser uma amostra aleatória tirada a partir de população onde .( X1 1, X2, ⋯ , Xn)(X1 1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)N( θ , θ2)N(θ,θ2)\mathcal N(\theta,\theta^2)θ ∈ Rθ∈R\theta\in\mathbb R Estou procurando o UMVUE de .θθ\theta A densidade da junta de é( X1 1, X2, ⋯ , Xn)(X1...
Suponha que XXX e YYY sejam bivariados normais com média μ=(μ1,μ2)μ=(μ1,μ2)\mu=(\mu_1,\mu_2) e covariância Σ=[σ11σ12σ12σ22]Σ=[σ11σ12σ12σ22]\Sigma = \begin{bmatrix} \sigma_{11} & \sigma_{12} \\ \sigma_{12} & \sigma_{22} \\ \end{bmatrix} . Qual é a probabilidade...
Eu tenho usado um pouco o mlr para aprender sobre aprendizado de máquina, mas descobri recentemente sobre o sinal de intercalação. Pelo que entendi, ambos são invólucros para vários pacotes de ML, mas têm abordagens ligeiramente diferentes. Embora o mlr pareça envolver também algumas coisas do...
Suponha que você queira pescar no lago das 8h às 20h. Devido à sobrepesca, foi instituída uma lei que diz que você só pode pescar um peixe por dia. Quando você captura um peixe, pode optar por mantê-lo (e, assim, voltar para casa com esse peixe) ou jogá-lo de volta no lago e continuar pescando (mas...
A regressão logística modela as chances de log de um evento como um conjunto de preditores. Ou seja, log (p / (1-p)) em que p é a probabilidade de algum resultado. Assim, a interpretação dos coeficientes de regressão logística bruta para alguma variável (x) deve estar na escala de chances de log....
Eu tenho uma pergunta que acho que será bastante básica para muitos usuários. Estou usando modelos de regressão linear para (i) investigar a relação de várias variáveis explicativas e minha variável de resposta e (ii) prever minha variável de resposta usando as variáveis explicativas. Uma...
A forma fechada de w na regressão linear pode ser escrita como W^= ( XTX)- 1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty Como podemos explicar intuitivamente o papel de nessa equação?( XTX)-
Estou confuso com declarações em uma página da UCLA sobre regressão logística de efeitos mistos. Eles mostram uma tabela de coeficientes de efeitos fixos ao se ajustar a esse modelo e o primeiro parágrafo abaixo parece interpretar os coeficientes exatamente como uma regressão logística normal. Mas...
Estou modelando a dispersão da planta usando uma distribuição normal generalizada ( entrada da Wikipedia ), que tem a função de densidade de probabilidade: b2aΓ(1/b)e−(da)bb2aΓ(1/b)e−(da)b \frac{b}{2a\Gamma(1/b)} e^{-(\frac{d}{a})^b} onde é a distância percorrida, é um parâmetro de escala é o...
Depois de treinar um mapa auto-organizado, é possível calcular o U-Matrix . Existem algumas ferramentas para visualizá-lo manualmente e identificar clusters, mas estou me perguntando se existe algum algoritmo para executar esse processo de maneira automática (ou seja, não ter um humano olhando a...
Eu tenho usado o Matlab para realizar mínimos quadrados sem restrição (mínimos quadrados comuns) e ele gera automaticamente os coeficientes, a estatística de teste e os valores de p. Minha pergunta é que, ao executar mínimos quadrados restritos (coeficientes estritamente não negativos), ele...
A lógica difusa parecia uma área ativa de pesquisa em aprendizado de máquina e mineração de dados quando eu estava na faculdade (início dos anos 2000). Os sistemas de inferência difusa, c-meios difusos, versões difusas das várias redes neurais e arquiteturas de máquinas de vetores de suporte...
Suponha que eu esteja interessado em um modelo de regressão linear, para , porque gostaria de ver se uma interação entre as duas covariáveis afeta Y.Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 Nas anotações do curso de um professor (com...
As implementações atuais do algoritmo de projeção aleatória reduzem a dimensionalidade das amostras de dados, mapeando-as de para usando uma matriz de projeção cujas entradas são iid de uma distribuição adequada (por exemplo, de ):RdRd\mathbb R^dRkRk\mathbb R^kd× kd×kd\times kRRRN( 0 , 1...