必威英雄联盟问题标记[统计]

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12个必威英雄联盟问题
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什么时候有两个相同的神经网络有不相关的错误?

在第9章9.1.6节中,Raul Rojas描述了网络委员会如何通过训练N个相同的神经网络并对结果求平均值来减少预测误差。如果$f_i$是…
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57次观点

可以理解为广义统计工具吗?[重复]

我是一个(坦白地说,我很快就会成为)理论物理学家。我想学习一点关于人工智能的知识。所以你们知道,在物理学中,我们的理论建立在尽可能少和简单的基本方程的基础上……
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17次观点

MFA中的子空间聚类是什么意思?

MFA的基本思想是通过假设每种形式的分量$ Sigma_i = \Lambda_i \Lambda_i^T + \Psi_i$的协方差结构来进行子空间聚类,其中$\Sigma_i在\mathbb{R}…
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研究路径/区域,用于在面对有限的数据时提高CNN的性能

我一直在阅读有关图像处理、计算机视觉和卷积神经网络的研究文献。对于图像分类和目标识别,我知道卷积…
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50的观点

当模型“统计上表现出”另一个型号时意味着什么?

我在读这篇文章时,他们说:我们还使用t检验来检验GMAN在1小时前预测的显著性,与Graph WaveNet相比。p值小于0....
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84意见

在这个方程中,$\mathbb{E}$怎么突然变成$\mathbb{E}_{\pi'}$ ?

在Sutton-Barto的预订第63页(PDF的81):$$ \ mathbb {e} [r_ {t + 1} + \ gamma v_ \ pi(s_ {t + 1})\ mid s_t = s,a_t= \ pi'] = \ mathbb {e} _ {\ pi'} [r_ {t + 1} + \ gamma v_ \ pi(s_ {t + 1})\ mid s_ {t} = s]$$如何...
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为什么概率至少有一个假设,以$ M $培训例子符合$ k(1- \ epsilon)^ m $?

我的问题实际上与添加概率有关。我正在阅读汤姆米切尔的机器学习书的计算学习理论。在第7章中,在证明上限时......
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54岁的观点

PAC学习与经典参数估计定理之间的关系是什么?

PAC学习与经典参数估计定理之间有什么区别和相似性(例如,估计参数时的一致性结果,例如,用MLE)?
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48个观点

模型和数据分布之间的区别是什么?

模型分布和数据分布之间是否有任何区别,或者它们是相同的吗?
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47岁的观点

了解V-和Q函数

假设Markov决策过程的存在包括:状态空间$ S $ Action Space $ A $ Transition型号$ T:s \ times \ times s \ to [0,1] $奖励函数$ r:s \ times a\ times s \ to \ ...
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为什么标准差基于L2方差而不是L1方差

标准偏差和方差均为统计,但是对于L1和L2有关的方案公式。在数学上(L2在机器学习意义上),$$ veriance = \ dfrac {(x_1-alc)^ 2 + .. +(...
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117的浏览量

什么是贝叶斯定理?

什么是贝叶斯定理?它是如何与条件概率有关的?