Scienza del computer statistics

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Perché il sovradimensionamento è negativo?

Ho studiato molto e dicono che il sovradimensionamento delle azioni nell'apprendimento automatico è negativo, ma i nostri neuroni diventano molto forti e trovano le migliori azioni / i sensi che passiamo o evitiamo, inoltre possono essere de-incrementati / incrementati da cattivi / buono con trigger buoni o cattivi, il che …

27 machine-learning statistics

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Applicazione dell'ottimizzazione delle aspettative agli esempi di lancio di monete

Ultimamente ho studiato da solo la massimizzazione delle aspettative e mi sono procurato alcuni semplici esempi nel processo: Da qui : ci sono tre monete , e con , e la rispettiva probabilità di atterrare su Head quando lanciate. Toss . Se il risultato è Head, lancia tre volte, altrimenti …

18 probability-theory statistics

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Trovare il massimo XOR di due numeri in un intervallo: possiamo fare meglio del quadratico?

Supponiamo stiamo dato due numeri lll e e che vogliamo trovare per l \ le i, \, j \ le r .rrrmax(i⊕j)max(i⊕j)\max{(i\oplus j)}l≤i,j≤rl≤i,j≤rl\le i,\,j\le r L'algoritmo ingenuo controlla semplicemente tutte le coppie possibili; ad esempio in ruby avremmo: 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

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Qual è la relazione tra correlazione e causalità nell'apprendimento automatico?

È risaputo che "la correlazione non equivale alla causalità", ma l'apprendimento automatico sembra essere quasi interamente basato sulla correlazione. Sto lavorando a un sistema per stimare le prestazioni degli studenti in base alle loro domande passate. A differenza di altre attività, come la ricerca di Google, questo non sembra il …

13 machine-learning statistics

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Levigante nel modello Naive Bayes

Un predittore Naive Bayes fa le sue previsioni usando questa formula: P( Y= y| X= x ) = α P( Y= y) ∏ioP( Xio= xio| Y= y)P(Y=y|X=X)=αP(Y=y)ΠioP(Xio=Xio|Y=y)P(Y=y|X=x) = \alpha P(Y=y)\prod_i P(X_i=x_i|Y=y) dove è un fattore normalizzante. Ciò richiede la stima dei parametri dai dati. Se lo facciamo con smoothing, otteniamo …

13 machine-learning probability-theory statistics

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Come vengono applicate le statistiche nell'informatica per valutare l'accuratezza delle affermazioni sulla ricerca?

Ho notato nella mia breve vita accademica che molti articoli pubblicati nella nostra zona a volte non hanno molto rigore per quanto riguarda le statistiche. Questo non è solo un presupposto; Ho sentito i professori dire lo stesso. Ad esempio, nelle discipline CS vedo che vengono pubblicati articoli che affermano …

8 software-engineering empirical-research statistics

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Qual è la complessità dell'implementazione di un filtro antiparticolato?

In un video che discute i meriti dei filtri antiparticolato per la localizzazione, è stato implicito che esiste una certa ambiguità riguardo al costo di complessità delle implementazioni del filtro antiparticolato. È corretto? Qualcuno potrebbe spiegarlo?

8 computational-geometry knowledge-representation reasoning statistics

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