«graphical-model» 태그된 질문

공분산 선택을 연구 할 때 한 번 다음 예제를 읽었습니다. 다음 모델과 관련하여 : 공분산 행렬과 역공 분산 행렬은 다음과 같습니다. 와 y 의 독립성이 왜 역공 분산에 의해 결정 되는지 이해가되지 않습니까?엑스xx와이yy 이 관계의 기본이되는 수학적 논리는 무엇입니까? 또한, 다음 그림의 왼쪽 그래프는 와 y 사이의 독립 관계를 캡처한다고 …

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이것은 여러 번 나온 예제 일뿐이므로 샘플 데이터가 없습니다. R에서 선형 회귀 모델 실행 : a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1연속 변수입니다. x2범주 형이며 "낮음", "중간"및 "높음"의 세 가지 값이 있습니다. 그러나 R이 제공하는 출력은 다음과 같습니다. summary(a.lm) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.521 0.20 1.446 …

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나는 Bishop의이 책인 Pattern Recognition and Machine Learning을 읽고있었습니다. 나는 선형 역학 시스템의 파생과 관련하여 혼란을 겪었습니다. LDS에서는 잠재 변수가 연속적이라고 가정합니다. Z가 잠재 변수를 나타내고 X가 관측 변수를 나타내는 경우 p (지엔|지n - 1) = N(지엔| ㅏ지n - 1, τ)p(zn|zn−1)=N(zn|Azn−1,τ)p(z_n|z_{n-1}) = N(z_n|Az_{n-1},\tau) p (엑스엔|지엔) = N(엑스엔, C지엔, Σ )p(xn|zn)=N(xn,Czn,Σ)p(x_n|z_n) …

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그래서, 나는 16 개의 시험을 가지고 있는데, 여기에서 Hamming Distance를 사용하여 생체 특성으로부터 사람을 인증하려고합니다. 임계 값이 3.5로 설정되었습니다. 내 데이터는 다음과 같으며 1 번 시험 만 참 긍정입니다. Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 …

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