一 同分布检验 1.1 判断数据是否来自于某种分布 p值大于0.05,接受原假设,即原数据符合正态分布。 1.2 判断两组数据是否同分布 p值小于0.05,所以x与y分布不一样。 非参数检验 ...
独立 相关的关系: 独立,两个事件的发生没有任何关系 相关,一般指线性相关,不相关指不线性相关,但或许满足非线性相关 同分布: 意味着X 和X 具有相同的分布形状和相同的分布参数,对离散随机变量具有相同的分布律,对连续随机变量具有相同的概率密度函数,有着相同的分布函数,相同的期望 方差。 独立同分布 iid 在不少问题中要求样本 数据 采样自同一个分布是因为希望用训练数据集训练得到的模型可以合理用 ...
2018-04-05 12:07 0 3710 推荐指数:
一 同分布检验 1.1 判断数据是否来自于某种分布 p值大于0.05,接受原假设,即原数据符合正态分布。 1.2 判断两组数据是否同分布 p值小于0.05,所以x与y分布不一样。 非参数检验 ...
是指随机过程中,任何时刻的取值都为随机变量,如果这些随机变量服从同一分布,并且互相独立,那么这些随机变量是独立同分布。如果随机变量X1和X2独立,是指X1的取值不影响X2的取值,X2的取值也不影响X1的取值且随机变量X1和X2服从同一分布,这意味着X1和X2具有相同的分布形状和相同的分布参数 ...
,那么这些随机变量是独立同分布。独立同分布最早应用于统计学,随着科学的发展,独立同分布已经应用数据挖掘,信 ...
采样方法 目录 采样方法 Inverse CDF 接受-拒绝采样(Acceptance-Rejection Sampling) 蒙特卡洛方法 ...
机器学习领域有个很重要的假设:IID独立同分布假设,就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的, 这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。 怎么知道训练数据和测试数据是独立同分布的呢? 训练集训练出了模型,测试集准确性比较低??? ...
一:分类 (一)分类基础 在分类问题中,你要预测的变量y是离散的值,我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法,这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。 在分类问题中,我们尝试预测的是结果是否属于某一个类(例如正确或错误)。分类问题的例子有:判断一封 ...
当你的假设函数有很低的“训练错误”(training error)的时候,它不一定是个好的假设函数 如 \[{h_\theta }\left( x \right) = {\theta _0} + {\theta _1}x + {\theta _2}{x^2} + {\theta _3}{x ...
损失函数是机器学习中常用于优化模型的目标函数,无论是在分类问题,还是回归问题,都是通过损失函数最小化来求得我们的学习模型的。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数是指预测结果和实际结果的差别,结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。通常 ...