Als «optimization» getaggte Fragen

Verwenden Sie dieses Tag für jede Verwendung der Optimierung in Statistiken.

2
Mathematik hinter multivariaten Tests zur Website-Optimierung
Ich suche nach theoretischen Ressourcen (Bücher, Tutorials usw.), um zu lernen, wie man fundierte statistische Schlussfolgerungen aus (vielen) multivariaten Website-Conversion-Daten ziehen kann. Ich bin hinter der Mathematik her und kann keine guten Nicht-Marketing-Sachen im Web finden. Die Art von Fragen, die ich beantworten möchte: Wie viel Einfluss hat eine einzelne …
4
Suchen Sie eine Verteilung, die vielleicht ungewöhnlich ist und mit zwei Datenpunkten und Experteneinschränkungen übereinstimmt?
Ich versuche, eine vorherige Verteilung für eine Bayes'sche Metaanalyse anzugeben. Ich habe die folgenden Informationen zu einer Zufallsvariablen: Zwei Beobachtungen: 3.0, 3.6 Ein Wissenschaftler, der die Variable untersucht, hat mir gesagt, dass ist und dass Werte bis 6 eine Wahrscheinlichkeit ungleich Null haben.P(X&lt;2)=P(X&gt;8)=0P(X&lt;2)=P(X&gt;8)=0P(X<2)=P(X>8)=0 Ich habe den folgenden Optimierungsansatz verwendet (der …
1
Optimierung mit orthogonalen Einschränkungen
Ich arbeite an Computer Vision und muss eine Zielfunktion optimieren, die Matrix beinhaltet XXX und Matrix XXX ist eine orthogonale Matrix. maximize f(X)maximize f(X)maximize \ \ f(X) s.t XTX=Is.t XTX=I s.t \ \ X^T X=I Wo IIIist die Einheitsmatrix. Ich lese gerade eine Zeitung und sie sprachen über komplizierte Begriffe …
1
Anwenden von Dualitäts- und KKT-Bedingungen auf das LASSO-Problem
Ich habe einige Schwierigkeiten zu verstehen, wie Dualität zu der häufigen Form des LASSO-Problems und der Karush-Kuhn-Tucker-Bedingung führt, die als komplementäre Schlaffheit bezeichnet wird. Ich habe zwei Fragen: Wir wissen das angesichts eines Optimierungsproblems minxf(x)s.t.hi(x)≤0,i=1,…,mminxf(x)s.t.hi(x)≤0,i=1,…,m \begin{align*} &\min_x f(x)\\ &s.t. \quad h_i(x) \leq 0 \, ,\quad i=1,\dots, m \end{align*} Das Lösen …
3
Gefälle Abstieg von
Ich lese Why Momentum Really Works , einen Beitrag aus dem neuen Destillationsjournal. Ich werde die Hauptgleichungen umschreiben, die zu dem Teil führen, der mich verwirrt. Der Beitrag beschreibt die Intuition genauer. Der Gradientenabstiegsalgorithmus ist durch den folgenden iterativen Prozess gegeben: wobei der Wert der Iteration , die Lernrate und …
3
Schrittweise Erklärung der K-fachen Kreuzvalidierung mit Rastersuche zur Optimierung von Hyperparametern
Ich bin mir der Vorteile der k-fachen (und ausgelassenen) Kreuzvalidierung sowie der Vorteile der Aufteilung Ihres Trainingssatzes zur Erstellung eines dritten Holdout-Validierungssatzes bewusst, den Sie zur Bewertung verwenden Modellleistung basierend auf der Auswahl von Hyperparametern, sodass Sie diese optimieren und optimieren und die besten auswählen können, die schließlich am realen …
1
Optimierung durch Stichproben
Im Internet habe ich vereinzelte Hinweise auf die Idee gesehen, eine Zielfunktion neu zu skalieren und diese als PDF zum Zwecke der Optimierung zu verwenden. (Auf dieser Website zum Beispiel: Werden Optimierungstechniken Stichprobenverfahren zugeordnet? ) Kann mich jemand auf einen Ort verweisen, an dem ich mehr über diese Methode erfahren …
1
Parameterschätzungen für die Dreiecksverteilung
Eine Frage , wurde veröffentlicht hier (deleted jetzt) in Bezug auf die Parameter der Schätzdreiecksverteilung , die Dichte f(x;a,b,c)=⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪02(x−a)(b−a)(c−a)2(b−x)(b−a)(b−c)0for x&lt;a,for a≤x≤c,for c&lt;x≤b,for b&lt;x.f(x;a,b,c)={0for x&lt;a,2(x−a)(b−a)(c−a)for a≤x≤c,2(b−x)(b−a)(b−c)for c&lt;x≤b,0for b&lt;x.f(x;a,b,c)=\begin{cases} \quad 0 & \text{for } x < a, \\ \frac{2(x-a)}{(b-a)(c-a)} & \text{for } a \le x \le c, \\ \frac{2(b-x)}{(b-a)(b-c)} & \text{for } …
3
Wählen Sie die Wahrscheinlichkeitsverteilung, um die Bewertungsfunktion zu maximieren (für den CDC-Grippewettbewerb).
Angenommen, Sie haben eine diskrete Zufallsvariable XXX mit Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion p(x)=P(X=x)p(x)=P(X=x)p(x) = P(X=x) auf die Unterstützung 0,…,n0,…,n0,\ldots,n. Welche Funktionq(x)≥0q(x)≥0q(x)\ge 0 so dass ∑nx=0q(x)=1∑x=0nq(x)=1\sum_{x=0}^n q(x) = 1 maximiert E(log[q(X−1)+q(X)+q(X+1)])?E(log⁡[q(X−1)+q(X)+q(X+1)])? E(\log[q(X-1)+q(X)+q(X+1)])? Nehmen Sie an, um den Umgang mit Randfällen zu vermeiden P(X=0)=P(X=n)=0P(X=0)=P(X=n)=0P(X=0)=P(X=n)=0. Verwandte Fragen: Ich glaube das q( x )q(x)q(x) das maximiert die …
1
Anpassen einer Verteilung an bekannte Punkte auf der CDF
Ich bin kürzlich in eine Situation geraten, in der ich einige Wahrscheinlichkeitspunkte im Ende einer Verteilung kenne und eine Verteilung "anpassen" möchte, die diese Punkte im Ende durchläuft. Mir ist klar, dass dies chaotisch und nicht allzu genau ist und mit konzeptionellen Problemen behaftet ist. Vertrauen Sie mir jedoch, dass …
6 r  optimization 
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.