Вопросы с тегом «computational-statistics»

Мне было интересно, как гильбертовы пространства и функциональный анализ полезны для машинного обучения? Я думал, что машинное обучение - это смесь статистики, информатики и оптимизации. Как функциональный анализ связан с этим?

9 machine-learning  mathematical-statistics  computational-statistics 

Я работаю над книгой Хэсти по ESL, и мне тяжело с вопросом 2.3. Вопрос в следующем: Мы рассматриваем оценку ближайшего соседа в начале координат, и среднее расстояние от начала координат до ближайшей точки данных задается этим уравнением. Я понятия не имею, с чего начать, пытаясь вывести это. Я знаю, что …

9 machine-learning  computational-statistics 

Я прочитал алгебраические классификаторы: общий подход к быстрой перекрестной проверке, онлайн-обучению и параллельному обучению, и был поражен эффективностью производных алгоритмов. Тем не менее, кажется, что помимо наивных байесовских (и GBM), не так много алгоритмов, адаптированных к этой структуре. Есть ли другие документы, которые работали над различными классификаторами? (SVM, случайные леса)

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

Итак, допустим, вы подбрасываете монету 10 раз и называете это «событием». Если вы запустите 1000000 из этих «событий», какова доля событий с головами от 0,4 до 0,6? Биноминальная вероятность предполагает, что это будет около 0,65, но мой код Mathematica говорит мне о 0,24 Вот мой синтаксис: In[2]:= X:= RandomInteger[]; In[3]:= …

9 computational-statistics  mathematica 

Я понимаю, что в модели деревьев повышения есть 3 параметра настройки, т.е. количество деревьев (количество итераций) параметр усадки количество разбиений (размер каждого составляющего дерева) У меня вопрос: для каждого из параметров настройки, как мне найти его оптимальное значение? А какой метод? Обратите внимание: параметр усадки и параметр количества деревьев работают …

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

Я пытаюсь понять, как использовать теорему Байеса для вычисления апостериорного значения, но я застреваю с вычислительным подходом, например, в следующем случае мне не ясно, как взять произведение предыдущего и вероятности, а затем вычислить задний: Для этого примера меня интересует вычисление апостериорной вероятности и я использую стандартную норму перед µ p …

9 bayesian  simulation  computational-statistics