Als «probability» getaggte Fragen

Eine Wahrscheinlichkeit liefert eine quantitative Beschreibung des wahrscheinlichen Auftretens eines bestimmten Ereignisses.

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Welches Deep-Learning-Modell kann Kategorien klassifizieren, die sich nicht gegenseitig ausschließen?
Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit softmaxFunktion auf der letzten Ebene vorhersagen . Somit kann ich …
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Zufallsvariablen, für die Markov- und Chebyshev-Ungleichungen eng sind
Ich bin daran interessiert, Zufallsvariablen zu konstruieren, für die Markov- oder Chebyshev-Ungleichungen eng sind. Ein triviales Beispiel ist die folgende Zufallsvariable. P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=-1) = 0.5 . Sein Mittelwert ist Null, die Varianz ist 1 und . Für diese Zufallsvariable ist chebyshev eng (gilt mit Gleichheit).P(|X|≥1)=1P(|X|≥1)=1P(|X| \ge 1) = 1 P(|X|≥1)≤Var(X)12=1P(|X|≥1)≤Var(X)12=1P(|X|\ge 1) …
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Ich möchte etwas über Wahrscheinlichkeitstheorie, Messtheorie und schließlich maschinelles Lernen lernen. Wo soll ich anfangen? [geschlossen]
Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 3 Jahren . Ich möchte etwas über Wahrscheinlichkeitstheorie, Messtheorie und schließlich …
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Modellieren von Cricket-Bowlern, die Schlagmänner herausholen
Ich habe einen Datensatz mit einer großen Anzahl von Cricket-Spielen (einige Tausend). Beim Cricket werfen "Bowler" wiederholt einen Ball auf eine Abfolge von "Schlagmännern". Der Bowler versucht, den Schlagmann "raus" zu bringen. In dieser Hinsicht ist es Krügen und Schlägern im Baseball ziemlich ähnlich. Wenn ich den gesamten Datensatz nehmen …
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Zufällige überlappende Intervalle
Wie finde ich einen analytischen Ausdruck im folgenden Problem?D ( n , l , L )D.(n,l,L.)D(n,l,L) Ich lasse zufällig "Balken" der Länge in ein Intervall . Die "Balken" können sich überlappen. Ich möchte die mittlere Gesamtlänge des Intervalls das von mindestens einem "Balken" belegt wird.nnnlll[ 0 , L ][0,L.]][0,L]D.D.D[ 0 …
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Wenn und , ist ?
Dies sind keine Hausaufgaben. Sei XXX eine Zufallsvariable. Wenn E[X]=k∈RE[X]=k∈R\mathbb{E}[X] = k \in \mathbb{R} und Var[X]=0Var[X]=0\text{Var}[X] = 0 , folgt dann Pr(X=k)=1Pr(X=k)=1\Pr\left(X = k\right) = 1 ? Intuitiv scheint dies offensichtlich, aber ich bin mir nicht sicher, wie ich es beweisen würde. Ich weiß sicher, dass aus den Annahmen \ …
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Wie viele Seiten hat ein Würfel? Bayesianische Folgerung in JAGS
Problem Ich möchte auf ein System schließen, das analog dazu ist, mit einer unbekannten Anzahl von Seiten zu sterben. Der Würfel wird mehrmals gewürfelt, wonach ich eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über einen Parameter ableiten möchte, der der Anzahl der Seiten des Würfels entspricht, θ. Intuition Wenn Sie nach 40 Rollen 10 Rot-, …
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Ändert sich die Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Urne, wenn Sie im Durchschnitt ersatzlos daraus ziehen?
Angenommen, ich habe eine Urne mit N verschiedenen Farben von Kugeln und jede andere Farbe kann unterschiedlich oft erscheinen (wenn 10 rote Kugeln vorhanden sind, müssen nicht auch 10 blaue Kugeln vorhanden sein). Wenn wir den genauen Inhalt der Urne vor dem Zeichnen kennen, können wir eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung bilden, …
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Wie hoch ist bei zwei absorbierenden Markov-Ketten die Wahrscheinlichkeit, dass eine vor der anderen endet?
Ich habe zwei verschiedene Markov-Ketten mit jeweils einem absorbierenden Zustand und einer bekannten Ausgangsposition. Ich möchte die Wahrscheinlichkeit bestimmen, dass Kette 1 in weniger Schritten einen absorbierenden Zustand erreicht als Kette 2. Ich denke, ich kann die Wahrscheinlichkeit berechnen, nach n Schritten einen absorbierenden Zustand in einer bestimmten Kette zu …
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