Si las parejas se sientan al azar en una mesa redonda, ¿cuál es la probabilidad de que nadie se siente frente a su pareja? Si hay cuatro personas, la respuesta es 2/3. Si hay seis, es 15/8, creo. Después de eso, mi método paso a paso, completando todas las posibilidades y terminando con una suma...
Mi red neuronal recurrente (LSTM, resp. GRU) se comporta de una manera que no puedo explicar. El entrenamiento comienza y se entrena bien (los resultados se ven bastante bien) cuando de repente cae la precisión (y la pérdida aumenta rápidamente) , tanto las métricas de entrenamiento como de prueba....
Estoy tratando de implementar HMC con una matriz de masa no diagonal, pero algunas de las terminologías me hacen tropezar. De acuerdo con BDA3 y la revisión de Neal, el término de energía cinética (que supongo que siempre se usa por conveniencia) es K( p ) =pagsTMETRO- 1pags2.K(p)=pTM−1p2. K(p)...
Parece que puedo aprender los parámetros perfectamente y encontrar las probabilidades posteriores para los datos de entrenamiento, pero no tengo idea de cómo hacer nuevas predicciones sobre los nuevos datos. El problema en particular proviene de las probabilidades de transición que cambian en las...
Un revisor mío pregunta por una razón por la que he usado datos no ponderados, en lugar de datos ponderados. He discutido el problema con un estadístico y su respuesta fue similar a la de Si tiene observaciones independientes y toma la media general, su varianza siempre es menor que la varianza...
En SGD, una época sería la presentación completa de los datos de entrenamiento, y luego habría N actualizaciones de peso por época (si hay N ejemplos de datos en el conjunto de entrenamiento). Si ahora hacemos mini lotes, digamos en lotes de 20. ¿Una época ahora consiste en actualizaciones de peso...
Primero déjame darte algunos antecedentes; Resumiré mis preguntas al final. La distribución Beta, parametrizada por su media yμμ\muϕϕ\phi, tiene Var( Y) = V( μ ) / ( ϕ + 1 )Var(Y)=V(μ)/ /(ϕ+1)\operatorname{Var}(Y) = \operatorname{V}(\mu)/(\phi+1), donde es la función de variación.V( μ ) = μ ( 1...
Realmente no he visto ningún libro de probabilidad que calcule las expectativas condicionales, excepto σσ\sigma-Álgebras generadas por una variable aleatoria discreta. Simplemente declaran la existencia de expectativa condicional, junto con sus propiedades, y lo dejan así. Me parece un poco molesto...
Estoy pasando por la primera parte del curso de estadísticas de Duke sobre Coursera, y surge el concepto de bloqueo en el diseño experimental. Si entiendo correctamente, el bloqueo se refiere a la separación de los sujetos en grupos en función de alguna variable que podría afectar el...
Sea la estadística de orden de una muestra iid de tamaño de . Supongamos que los datos están censurados, por lo que vemos solo la parte superior por ciento de los datos, es decirPonga , ¿cuál es la distribución asintótica de X(1),…,X(n)X(1),…,X(n)X_{(1)}, \ldots,
He leído algunos artículos que expresan que "trabajos recientes" muestran que podemos usar un modelo VAR con datos en bruto I (1) pero tiene que haber cointegración. Esto significa que no hay razón para diferenciar los datos para el modelado VAR. ¿Alguna referencia en papel sobre...
¿Es posible lograr resultados de vanguardia utilizando solo la propagación hacia atrás (sin entrenamiento previo )? ¿O es para que todos los enfoques de récord utilicen alguna forma de pre-entrenamiento? ¿La retropropagación sola es lo suficientemente
Pregunta: ¿Alguien sabe de algún libro de texto que presente el aprendizaje automático (por primera vez) a través del enfoque espacial del núcleo de reproducción Hilbert ? Es decir, ¿qué supone el análisis funcional como requisito previo, pero no supone un conocimiento previo del aprendizaje...
Actualmente estoy estimando los parámetros de un modelo definido por varias ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO). Intento esto con un enfoque bayesiano al aproximar la distribución posterior de los parámetros dados algunos datos usando Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Un muestreador MCMC...
Por primera vez (excusa imprecisión / errores) eché un vistazo a los procesos gaussianos y, más específicamente, vi este video de Nando de Freitas . Las notas están disponibles en línea aquí . En algún momento, extrae muestras aleatorias de una normal multivariada generada mediante la construcción...
De Wikipedia: En el modelado estadístico, el análisis de regresión es un proceso estadístico para estimar las relaciones entre variables. Incluye muchas técnicas para modelar y analizar varias variables, cuando el foco está en la relación entre una variable dependiente y una o más variables...
No puedo interpretar este gráfico. Mi variable dependiente es el número total de entradas de cine que se venderán para un espectáculo. Las variables independientes son el número de días que quedan antes del espectáculo, las variables ficticias de estacionalidad (día de la semana, mes del año,...
Quiero hacer retroceder la economía de combustible en el desplazamiento del motor, el tipo de combustible, la tracción en 2 contra 4 ruedas, la potencia, la transmisión manual en comparación con la automática, y la cantidad de velocidades. Mi conjunto de datos ( enlace ) contiene vehículos de...
Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 3 años . Me hicieron...
Estoy interesado en las relaciones entre distribuciones. Como 'Suma de variables aleatorias exponenciales es una variable aleatoria gamma. Cierta distribución condicional es otra distribución, etc. ' Busqué en Wikipedia y Google, pero solo hay resúmenes de ellos, no específicamente probados o...