Ich habe vor kurzem über die richtigen Bewertungsregeln für Wahrscheinlichkeitsklassifikatoren gelernt. In mehreren Beiträgen auf dieser Website wurde betont, dass Genauigkeit eine falsche Bewertungsregel ist und nicht zur Bewertung der Qualität von Vorhersagen verwendet werden sollte, die von einem probabilistischen Modell wie der logistischen Regression generiert werden. Einige wissenschaftliche Arbeiten, …
Angenommen, ich berechne Höhen (in cm) und die Zahlen müssen höher als Null sein. Hier ist die Musterliste: 0.77132064 0.02075195 0.63364823 0.74880388 0.49850701 0.22479665 0.19806286 0.76053071 0.16911084 0.08833981 Mean: 0.41138725956196015 Std: 0.2860541519582141 In diesem Beispiel müssen gemäß der Normalverteilung 99,7% der Werte zwischen dem ± 3-fachen der Standardabweichung vom Mittelwert …
Ich bin ziemlich neu auf dem Gebiet der Gaußschen Prozesse und wie sie im maschinellen Lernen angewendet werden. Ich lese und höre immer wieder, dass die Kovarianzfunktionen die Hauptattraktion dieser Methoden sind. Könnte jemand auf intuitive Weise erklären, was in diesen Kovarianzfunktionen vor sich geht? Andernfalls, wenn Sie auf ein …
Ich versuche die Logik hinter dem Chi-Quadrat-Test zu verstehen. Der Chi-Quadrat-Test ist χ2=∑(obs−exp)2expχ2=∑(obs−exp)2exp\chi ^2 = \sum \frac{(obs-exp)^2}{exp} . wird dann mit einer Chi-Quadrat-Verteilung verglichen, um einen p-Wert herauszufinden, um die Nullhypothese abzulehnen oder nicht. : Die Beobachtungen stammen aus der Verteilung, mit der wir unsere erwarteten Werte erstellt haben. Zum …
Diese Frage wurde mir in einem Interview mit (n,k)=(400,220)(n,k)=(400,220)(n, k) = (400, 220) gestellt. Gibt es eine "richtige" Antwort? Angenommen, die Würfe sind iid und die Wahrscheinlichkeit von Köpfen ist p=0.5p=0.5p=0.5 . Die Verteilung der Anzahl der Köpfe in 400 Würfen sollte dann in der Nähe von Normal (200, 10 …
Angenommen, wir haben zwei Vektoren von Zufallsvariablen, beide sind normal, dh X∼N(μX,ΣX)X∼N(μX,ΣX)X \sim N(\mu_X, \Sigma_X) und Y∼N(μY,ΣY)Y∼N(μY,ΣY)Y \sim N(\mu_Y, \Sigma_Y) . Wir interessieren uns für die Verteilung ihrer Linearkombination Z=AX+BY+CZ=AX+BY+CZ = A X + B Y + C , wobei AAA und BBB Matrizen sind, ein Vektor ist. Wenn und …
Ich weiß, dass für die stetige Variable P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 . Aber ich kann mir nicht vorstellen, dass wenn P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 , es unendlich viele mögliche xxx . Und warum werden ihre Wahrscheinlichkeiten unendlich klein?
Ich weiß, dass die KL-Divergenz nicht symmetrisch ist und nicht streng als Metrik betrachtet werden kann. Wenn ja, warum wird es verwendet, wenn JS Divergence die erforderlichen Eigenschaften für eine Metrik erfüllt? Gibt es Szenarien, in denen KL-Divergenz verwendet werden kann, nicht jedoch JS-Divergenz oder umgekehrt?
In dem Buch "Limit Theorems of Probability Theory" von Valentin V. Petrov sah ich eine Unterscheidung zwischen den Definitionen einer Verteilung als "kontinuierlich" und "absolut kontinuierlich", die wie folgt lautet: X P ( X ∈ B ) = 0 B P ( X ∈ B ) = 0 B.(∗)(∗)(*) "... …
Das Halmos-Savage-Theorem besagt, dass für ein dominiertes statistisches Modell eine Statistik ist ausreichend, wenn (und nur wenn) für alle eine messbare Version des Radon-Nikodym-Derivats vorliegt, wobei ist bevorzugte Maßnahme, daß für und .( Ω , A , P ) (Ω,A,P)(\Omega, \mathscr A, \mathscr P)T : ( Ω , A , …
Das folgende Problem wurde auf der Mensa International Facebook-Seite veröffentlicht: \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad Der Post selbst hat über 1000 Kommentare erhalten, aber ich werde hier nicht näher auf die Debatte eingehen, da ich weiß, dass dies Bertrands Box-Paradoxon ist und die Antwort lautet . Mich interessiert hier, wie man dieses Problem mit …
Wie konstruiere ich ein Beispiel für eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, für die E ( 1X )=1E ( X )E(1X)=1E(X)\mathbb{E}\left(\frac{1}{X}\right)=\frac{1}{\mathbb{E}(X)} gilt unter der Annahme, dassP(X≠0)=1P(X≠0)=1\mathbb{P}(X\ne0)=1? Die Ungleichung, die sich aus Jensens Ungleichung für ein positiv bewertetes Wohnmobil ergibt XXX ergibt, ist wie E ( 1X )≥1E ( X )E(1X)≥1E(X)\mathbb{E}\left(\frac{1}{X}\right)\ge\frac{1}{\mathbb{E}(X)} (die umgekehrte Ungleichung, wennX …
Kaggle-Wettbewerbe bestimmen die endgültigen Platzierungen auf der Grundlage eines durchgehaltenen Testsatzes. Ein durchgehaltener Testsatz ist eine Stichprobe; Es kann sein, dass es nicht repräsentativ für die zu modellierende Population ist. Da jede Einsendung wie eine Hypothese ist, hat der Algorithmus, der den Wettbewerb gewonnen hat, möglicherweise den Testsatz besser als …
Ich habe über Blackwells Wettparadoxon im Futility-Schrank gelesen . Hier ist die Zusammenfassung: Sie erhalten zwei Umschläge, und . Die Umschläge enthalten einen zufälligen Geldbetrag, aber Sie wissen nichts über die Verteilung des Geldes. Sie öffnen eine, prüfen, wie viel Geld sich dort befindet ( ) und müssen wählen: Nehmen …
Hier ist ein amüsantes Problem, das mir ein Student gebracht hat. Obwohl es ursprünglich so formuliert war, dass Kugeln, die von einer Waffe in regelmäßigen Abständen abgefeuert wurden, sich gegenseitig vernichtet haben, dachte ich, Sie könnten eine friedlichere Präsentation genießen. In der unendlichen flachen Welt von Oz beginnt die Yellow …
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