Questions marquées «pdf»

La fonction de densité de probabilité (PDF) d'une variable aléatoire continue donne la probabilité relative pour chacune de ses valeurs possibles. Utilisez également cette balise pour les fonctions de masse à probabilité discrète (PMF).

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méthode d'échantillonnage simple pour un estimateur de densité de noyau
J'ai développé un estimateur de densité de noyau simple en Java, basé sur quelques dizaines de points (peut-être jusqu'à une centaine) et une fonction de noyau gaussien. L'implémentation me donne à tout moment le PDF et le CDF de ma distribution de probabilité. Je voudrais maintenant implémenter une méthode d'échantillonnage …
10 sampling  pdf  kde 
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PDF uniforme de la différence de deux RV
Est-il possible que le PDF de la différence de deux iid rv ressemble à un rectangle (au lieu, disons, du triangle que nous obtenons si les rv sont tirés de la distribution uniforme). c'est-à-dire est-il possible que le PDF f de jk (pour deux iid rv pris dans une distribution) …
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Quel modèle d'apprentissage en profondeur peut classer des catégories qui ne s'excluent pas mutuellement
Exemples: J'ai une phrase dans la description de poste: "Java senior engineer in UK". Je veux utiliser un modèle d'apprentissage profond pour le prédire en 2 catégories: English et IT jobs. Si j'utilise un modèle de classification traditionnel, il ne peut prédire qu'une seule étiquette avec softmaxfonction à la dernière …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
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Pouvons-nous rendre la distribution Irwin-Hall plus générale?
J'ai besoin de trouver une classe de distribution symétrique à faible kurtosis, qui comprend la distribution uniforme, triangulaire et normale gaussienne. La distribution Irwin Hall (somme uniforme standard) offre cette caractéristique, mais ne traite pas des ordres non entiers . Cependant, si, par exemple, vous résumez simplement indépendamment, par exemple …
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Quelle est la signification de l'exposant dans
Dans le contexte de l'inférence basée sur la vraisemblance, j'ai vu une notation concernant le ou les paramètres d'intérêt que j'ai trouvé un peu déroutante. Par exemple, une notation telle que pθ(x)pθ(x)p_{\theta}(x) et Eθ[S(θ)]Eθ[S(θ)]{\mathbb E}_{\theta}\left[S(\theta)\right]. Quelle est la signification du paramètre (θθ\theta) en notation indice ci-dessus? En d'autres termes, comment …
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