Pertanyaan yang diberi tag «statistics»

Saya telah mempelajari banyak hal ini, dan mereka mengatakan bahwa tindakan yang berlebihan dalam pembelajaran mesin itu buruk, namun neuron kita menjadi sangat kuat dan menemukan tindakan / indera terbaik yang kita alami atau hindari, ditambah dapat dikurangi / ditingkatkan dari buruk / baik oleh pemicu buruk atau baik, artinya …

27 machine-learning  statistics 

Saya telah mempelajari sendiri Maksimalisasi Ekspektasi belakangan ini, dan mengambil sendiri beberapa contoh sederhana dalam proses: Dari sini : Ada tiga koin c0c0c_0 , c1c1c_1 dan c2c2c_2 dengan p0p0p_0 , p1p1p_1 dan p2p2p_2 masing-masing probabilitas untuk mendarat di Head saat dilempar. Aduk c0c0c_0 . Jika hasilnya adalah Head, lempar c1c1c_1 …

18 probability-theory  statistics 

Misalkan kita diberi dua angka dan dan kita ingin menemukan untuk l \ le i, \, j \ le r .lllrrrmax(i⊕j)max(i⊕j)\max{(i\oplus j)}l≤i,j≤rl≤i,j≤rl\le i,\,j\le r Algoritma naif hanya memeriksa semua pasangan yang mungkin; misalnya dalam ruby, kita akan memiliki: def max_xor(l, r) max = 0 (l..r).each do |i| (i..r).each do |j| …

14 algorithms  algorithms  machine-learning  statistics  testing  terminology  asymptotics  landau-notation  reference-request  optimization  scheduling  complexity-theory  time-complexity  lower-bounds  communication-complexity  computational-geometry  computer-architecture  cpu-cache  cpu-pipelines  operating-systems  multi-tasking  algorithms  algorithm-analysis  education  correctness-proof  didactics  algorithms  data-structures  time-complexity  computational-geometry  algorithms  combinatorics  efficiency  partitions  complexity-theory  satisfiability  artificial-intelligence  operating-systems  performance  terminology  computer-architecture 

Ini adalah fakta yang terkenal bahwa "Korelasi tidak sama dengan sebab akibat", tetapi pembelajaran mesin tampaknya hampir seluruhnya didasarkan pada korelasi. Saya sedang mengerjakan suatu sistem untuk memperkirakan kinerja siswa pada pertanyaan berdasarkan kinerja masa lalu mereka. Tidak seperti tugas-tugas lain, seperti pencarian Google, ini sepertinya bukan jenis sistem yang …

13 machine-learning  statistics 

Prediktor Naif Bayes membuat prediksi menggunakan rumus ini: P(Y=y|X=x)=αP(Y=y)∏iP(Xi=xi|Y=y)P(Y=y|X=x)=αP(Y=y)∏iP(Xi=xi|Y=y)P(Y=y|X=x) = \alpha P(Y=y)\prod_i P(X_i=x_i|Y=y) di mana adalah faktor normalisasi. Ini membutuhkan estimasi parameter dari data. Jika kita melakukan ini dengan smoothing, maka kita mendapatkan estimasiP ( X i = x i | Y = y ) kαα\alphaP( Xsaya= xsaya| Y= y)P(Xsaya=xsaya|Y=y)P(X_i=x_i|Y=y)kkk …

13 machine-learning  probability-theory  statistics 

Saya telah memperhatikan dalam kehidupan akademis saya yang pendek bahwa banyak makalah yang diterbitkan di daerah kami terkadang tidak memiliki banyak ketelitian mengenai statistik. Ini bukan hanya asumsi; Saya pernah mendengar profesor mengatakan hal yang sama. Sebagai contoh, dalam disiplin ilmu CS saya melihat makalah yang diterbitkan mengklaim bahwa metodologi …

8 software-engineering  empirical-research  statistics 

Dalam video yang membahas manfaat filter partikel untuk lokalisasi, tersirat bahwa ada beberapa ambiguitas tentang biaya kompleksitas implementasi filter partikel. Apakah ini benar? Bisakah seseorang menjelaskan ini?

8 computational-geometry  knowledge-representation  reasoning  statistics