Q & A pour les personnes intéressées par les statistiques, l'apprentissage automatique, l'analyse de données, l'exploration de données et la visualisation de données
D'après ma compréhension, les CNN se composent de deux parties. La première partie (couches conv / pool) qui fait l'extraction d'entités et la deuxième partie (couches fc) qui fait la classification des entités. Étant donné que les réseaux neuronaux entièrement connectés ne sont pas les meilleurs classificateurs (c'est-à-dire qu'ils sont …
Si suit une distribution de Cauchy, alors suit également exactement la même distribution que ; voir ce fil .XXXY=X¯=1n∑ni=1XiY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_iXXX Cette propriété a-t-elle un nom? Y a-t-il d'autres distributions pour lesquelles cela est vrai? ÉDITER Une autre façon de poser cette question: soit une variable …
Je travaille sur un projet qui consiste à lire des étiquettes RFID et à comparer la puissance du signal que le lecteur voit lorsque vous changez la configuration de l'antenne (nombre d'antennes, position, etc ...). Dans le cadre du projet, je dois comparer les configurations pour voir lesquelles sont les …
Mon cours de statistiques m'a juste appris qu'une variable aléatoire discrète a un nombre fini d'options ... Je ne l'avais pas réalisé. J'aurais pensé, comme un ensemble d'entiers, qu'il pourrait être infini. La recherche sur Google et la vérification de plusieurs pages Web, dont quelques-unes de cours universitaires, n'ont pas …
J'ai effectué une régression linéaire qui a donné un résultat significatif, mais lorsque j'ai vérifié la linéarité du nuage de points, je n'étais pas convaincu que les données étaient linéaires. Existe-t-il d'autres moyens de tester la linéarité sans inspecter le nuage de points? La régression linéaire pourrait-elle être significative si …
Un collègue a une fonction et pour nous c'est une boîte noire. La fonction mesure la similitude de deux objets.ssss(a,b)s(a,b)s(a,b) Nous savons avec certitude que a ces propriétés:sss Les scores de similitude sont des nombres réels compris entre 0 et 1, inclus. Seuls les objets qui sont auto-identiques ont des …
Soit une séquence de variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées avec la fonction de densité de probabilité; Montrez queX1,X2,…X1,X2,…X_1,X_2,\ldotsf(x)={12x2e−x0if x>0;otherwise.f(x)={12x2e−xif x>0;0otherwise. f(x) = \left\{ \begin{array}{ll} \frac{1}{2}x^2 e^{-x} & \mbox{if $x>0$};\\ 0 & \mbox{otherwise}.\end{array} \right. limn→∞P[X1+X2+…+Xn≥3(n−n−−√)]≥12limn→∞P[X1+X2+…+Xn≥3(n−n)]≥12\lim_{n\to \infty} P[X_1+X_2+\ldots+X_n\ge 3(n-\sqrt{n})] \ge \frac{1}{2} Ce que j'ai tenté À première vue, j'ai pensé qu'il …
J'ai du mal à saisir la forme de l'intervalle de confiance d'une régression polynomiale. Voici un exemple artificiel, . La figure de gauche représente l'UPV (variance de prédiction non mise à l'échelle) et le graphique de droite montre l'intervalle de confiance et les points mesurés (artificiels) à X = 1,5, …
Fermé . Cette question a besoin de détails ou de clarté . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Ajoutez des détails et clarifiez le problème en modifiant ce message . Fermé il y a 2 ans . Je travaille sur un devoir où mon professeur aimerait …
J'essaie de prouver la déclaration: Si et sont des variables aléatoires indépendantes,X∼ N( 0 , σ21)X∼N(0,σ12)X\sim\mathcal{N}(0,\sigma_1^2)Oui∼ N( 0 , σ22)Y∼N(0,σ22)Y\sim\mathcal{N}(0,\sigma_2^2) alors est également une variable aléatoire normale.XOuiX2+ Y2√XYX2+Y2\frac{XY}{\sqrt{X^2+Y^2}} Pour le cas spécial (disons), nous avons le résultat bien connu que chaque fois que et sont des variables indépendantes. En fait, …
Adaboost est une méthode d'ensemble qui combine de nombreux apprenants faibles pour former un apprenant fort. Tous les exemples d'adaboost que j'ai lus utilisent des souches / arbres de décision en tant qu'apprenants faibles. Puis-je utiliser différents apprenants faibles dans adaboost? Par exemple, comment implémenter adaboost (généralement boosting) pour booster …
J'essaie de comprendre ce problème. Un dé est lancé 100 fois. Quelle est la probabilité qu'aucun visage n'apparaisse plus de 20 fois? Ma première pensée a été d'utiliser la distribution binomiale P (x) = 1 - 6 cmf (100, 1/6, 20) mais c'est évidemment faux puisque nous comptons certains cas …
J'ai vu à certains moments l'utilisation de la dérivée Radon-Nikodym d'une mesure de probabilité par rapport à une autre, notamment dans la divergence Kullback-Leibler, où elle est la dérivée de la mesure de probabilité d'un modèle pour un paramètre arbitraire par rapport au paramètre réel :θθ\thetaθ0θ0\theta_0 dPθdPθ0dPθdPθ0\frac {dP_\theta}{dP_{\theta_0}} Où ce …
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