Als «convergence» getaggte Fragen

Konvergenz bedeutet im Allgemeinen, dass sich eine Sequenz einer bestimmten Probenmenge einer Konstanten nähert, wenn die Probengröße gegen unendlich tendiert. Konvergenz ist auch eine Eigenschaft eines iterativen Algorithmus zur Stabilisierung eines bestimmten Zielwerts.

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Ableiten des K-Mittelwert-Algorithmus als Grenze der Erwartungsmaximierung für Gaußsche Gemische
Christopher Bishop definiert den erwarteten Wert der Likelihood-Funktion für das vollständige Datenprotokoll (dh unter der Annahme, dass wir sowohl die beobachtbaren Daten X als auch die latenten Daten Z erhalten) wie folgt: EZ[lnp(X,Z∣μ,Σ,π)]=∑n=1N∑k=1Kγ(znk){lnπk+lnN(xn∣ μk,Σk)}(1)(1)EZ[ln⁡p(X,Z∣μ,Σ,π)]=∑n=1N∑k=1Kγ(znk){ln⁡πk+ln⁡N(xn∣ μk,Σk)} \mathbb{E}_\textbf{Z}[\ln p(\textbf{X},\textbf{Z} \mid \boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Sigma}, \boldsymbol{\pi})] = \sum_{n=1}^N \sum_{k=1}^K \gamma(z_{nk})\{\ln \pi_k + \ln \mathcal{N}(\textbf{x}_n \mid …
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Warum würde ein statistisches Modell bei einem riesigen Datensatz überanpassen?
Für mein aktuelles Projekt muss ich möglicherweise ein Modell erstellen, um das Verhalten einer bestimmten Personengruppe vorherzusagen. Der Trainingsdatensatz enthält nur 6 Variablen (ID dient nur zu Identifikationszwecken): id, age, income, gender, job category, monthly spend in dem monthly spendist die Antwortvariable. Der Trainingsdatensatz enthält jedoch ungefähr 3 Millionen Zeilen, …
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Der ökonometrische Text behauptet, dass Konvergenz in der Verteilung Konvergenz in Momenten impliziert
Das folgende Lemma findet sich in Hayashis Ökonometrie : Lemma 2.1 (Konvergenz in Verteilung und in Momenten): Sei der te Moment von und wobei \ alpha_ {s} endlich ist (dh eine reelle Zahl). Dann:αsnαsn\alpha_{sn}sssznznz_{n}limn→∞αsn=αslimn→∞αsn=αs\lim_{n\to\infty}\alpha_{sn}=\alpha_{s}αsαs\alpha_{s} " zn→dzzn→dzz_{n} \to_{d} z " ⟹⟹\implies " αsαs\alpha_{s} ist der sss te Moment von zzz ." …
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Eine stetige Funktion einer Folge von Zufallsvektoren konvergiert mit der Wahrscheinlichkeit gegen die Funktion der Grenze
Satz: Wenn eine Folge von k-dimensionalen Zufallsvektoren st und wenn eine kontinuierliche Abbildung ist, dann ist .{Xn}{Xn}\{ X_n \}Xn→pXXn→pXX_n \overset{p}{\to} Xg:Rk→Rmg:Rk→Rmg: R^k \rightarrow R^mg(Xn)→pg(X)g(Xn)→pg(X)g(X_n) \overset{p}{\to} g(X) Beweis: Sei eine positive reelle Zahl. Dann geben wir ein wir haben KKKϵ>0ϵ>0\epsilon > 0 Ich verstehe nicht, warum einheitlich stetig ist und könnte …
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