Als «terminology» getaggte Fragen

Verwendung und Bedeutung bestimmter technischer Wörter / Konzepte in der Statistik.

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Was ist in einem Namen: Hyperparameter
In einer Normalverteilung haben wir also zwei Parameter: mean und varance . Im Buch Mustererkennung und maschinelles Lernen taucht plötzlich ein Hyperparameter in den Regularisierungsbegriffen der Fehlerfunktion auf.μμ\muσ2σ2\sigma^2λλ\lambda Was sind Hyperparameter? Warum heißen sie so? Und wie unterscheiden sie sich intuitiv von Parametern im Allgemeinen?
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Antonym der Varianz
Gibt es ein Wort, das die Umkehrung der Varianz bedeutet? Das heißt, wenn eine hohe Varianz hat, dann hat X eine niedrige ... ? Kein Interesse an einem Beinahe-Antonym (wie 'Übereinstimmung' oder 'Ähnlichkeit'), sondern spezifisch 1 / σ 2 ?XXXXXX……\dots1/σ21/σ21/\sigma^2
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Warum wird der James-Stein-Schätzer "Schrumpfungsschätzer" genannt?
Ich habe über den James-Stein-Schätzer gelesen. In diesen Anmerkungen wird definiert als θ^=(1−p−2∥X∥2)Xθ^=(1−p−2‖X‖2)X \hat{\theta}=\left(1 - \frac{p-2}{\|X\|^2}\right)X Ich habe den Beweis gelesen, verstehe aber die folgende Aussage nicht: Geometrisch schrumpft der James-Stein-Schätzer jede Komponente von zum Ursprung ...XXX Was bedeutet "Verkleinert jede Komponente von zum Ursprung" genau? Ich dachte an etwas …
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Wann wurde auf mittlere prägte das Wort „bias“
Wann bedeutete das Wort "Voreingenommenheit" ?E[θ^−θ]E[θ^−θ]\mathbb{E}[\hat{\theta}-\theta] Der Grund, warum ich gerade darüber nachdenke, ist, dass ich mich an Jaynes in seinem Wahrscheinlichkeitstheoretiktext zu erinnern scheine , der die Verwendung des Wortes "Voreingenommenheit" zur Beschreibung dieser Formel kritisiert und eine Alternative vorschlägt. Aus Jaynes ' Wahrscheinlichkeitstheorie , Abschnitt 17.2 "Unvoreingenommene Schätzer:" …
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Ein Begriff für die Anzahl der Spalten einer Matrix
Gibt es ein einzelnes englisches Wort, um die "Anzahl der Spalten" einer Matrix zu bezeichnen? Zum Beispiel ist "Dimensionalität" einer Matrix . In diesem Beispiel brauche ich einen Term für . Ich kann natürlich immer nur "Anzahl der Spalten" sagen, aber könnte ich ein einziges Wort dafür haben?2 × 32×32\times …
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Was genau heißt in PCA „Hauptkomponente“?
Angenommen, ist der Vektor, der die Varianz der Projektion der Daten mit der Entwurfsmatrix maximiert .XuuuXXX Nun habe ich Materialien gesehen, die als (ersten) Hauptbestandteil der Daten bezeichnen, der auch der Eigenvektor mit dem größten Eigenwert ist.uuu Ich habe jedoch auch gesehen, dass die Hauptkomponente der Daten .XuXuX u Offensichtlich …
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Hat diese Menge im Zusammenhang mit der Unabhängigkeit einen Namen?
Offensichtlich sind die Ereignisse A und B unabhängig, wenn Pr = Pr Pr . Definieren wir eine verwandte Menge Q:(A∩B)(A∩B)(A\cap B)(A)(A)(A)(B)(B)(B) Q≡Pr(A∩B)Pr(A)Pr(B)Q≡Pr(A∩B)Pr(A)Pr(B)Q\equiv\frac{\mathrm{Pr}(A\cap B)}{\mathrm{Pr}(A)\mathrm{Pr}(B)} Also sind A und B unabhängig, wenn Q = 1 ist (vorausgesetzt, der Nenner ist ungleich Null). Hat Q eigentlich einen Namen? Ich habe das Gefühl, dass …
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Handelt es sich um Synonyme für „Zufallsstichprobe“ und „Zufallsvariable“?
Ich habe Schwierigkeiten gehabt, die Bedeutung von "Zufallsstichprobe" und "iid Zufallsvariable" zu verstehen. Ich habe versucht, die Bedeutung aus mehreren Quellen herauszufinden, wurde aber immer verwirrter. Ich poste hier, was ich versucht und erfahren habe: Degroots Wahrscheinlichkeit & Statistik sagt: Zufällige Stichproben / iid / Stichprobengröße: Betrachten Sie eine gegebene …
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Was bedeutet „Normalisierung“ und wie kann überprüft werden, ob eine Stichprobe oder eine Verteilung normalisiert ist?
Ich habe eine Frage, in der nachgefragt wird, ob die Gleichverteilung ( Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) ) normalisiert ist. Was bedeutet es für eine Distribution, normalisiert zu werden? Und zweitens, wie können wir überprüfen, ob eine Distribution normalisiert ist oder nicht? Ich verstehe, dass wir unter normalisierte Daten erhalten , aber hier …
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Was ist der Unterschied zwischen 'Transfer Learning' und 'Domain Adaptation'?
Gibt es einen Unterschied zwischen 'Transfer Learning' und 'Domain Adaptation'? Ich weiß nichts über den Kontext, aber ich verstehe, dass wir einen Datensatz 1 haben und darauf trainieren, woraufhin wir einen weiteren Datensatz 2 haben, für den wir unser Modell anpassen möchten, ohne von Grund auf neu zu trainieren, für …
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