Hastie의 ESL 서적을 통해 작업 중이며 질문 2.3에서 힘든 시간을 보내고 있습니다. 문제는 다음과 같습니다. 우리는 원점에서 가장 가까운 이웃 추정치를 고려하고 있으며, 원점에서 가장 가까운 데이터 포인트까지의 중간 거리는이 방정식으로 주어집니다. 나는 이것을 이끌어 내기 위해 어디에서 시작 해야할지 모른다. 나는 대부분의 데이터 포인트가 다른 데이터 포인트 (차원의 저주)보다 …
대수 분류기 (고급 교차 검증, 온라인 교육 및 병렬 교육에 대한 일반적인 접근 방식)를 읽었 으며 파생 알고리즘의 성능에 놀랐습니다. 그러나 Naive Bayes (및 GBM) 외에 프레임 워크에 적용되는 알고리즘이 많지 않은 것 같습니다. 다른 분류기에서 작업 한 다른 논문이 있습니까? (SVM, 랜덤 포레스트)
동전을 10 번 뒤집어 1을 "이벤트"라고하겠습니다. 이 "이벤트"중 1,000,000 개를 실행하면 0.4와 0.6 사이의 헤드가있는 이벤트의 비율은 얼마입니까? 이항 확률은 약 0.65라고 제안하지만 Mathematica 코드는 약 0.24를 알려줍니다. 내 구문은 다음과 같습니다. In[2]:= X:= RandomInteger[]; In[3]:= experiment[n_]:= Apply[Plus, Table[X, {n}]]/n; In[4]:= trialheadcount[n_]:= .4 < Apply[Plus, Table[X, {n}]]/n < .6 In[5]:= …
부스팅 트리 모델에는 3 개의 튜닝 매개 변수가 있다는 것을 알고 있습니다. 트리 수 (반복 횟수) 수축 매개 변수 분할 수 (각 구성 요소의 크기) 내 질문은 : 각 튜닝 매개 변수에 대해 최적의 값을 어떻게 찾아야합니까? 그리고 어떤 방법? 수축 매개 변수와 트리 수 매개 변수는 함께 작동합니다. 즉, …
Bayes의 정리를 사용하여 사후를 계산하는 방법을 이해하려고하지만 계산 방법에 갇히고 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 경우 이전과 가능성의 곱을 취한 다음 계산하는 방법이 명확하지 않습니다. 후부: 이 예에서는 의 사후 확률 계산에 관심이 있으며 이전의 표준 법선을 사용 하지만 알고 싶습니다. MCMC 체인으로 표시되는 에 대한 이전의 후부 계산 방법을 …