Domande taggate «distributions»

Una distribuzione è una descrizione matematica delle probabilità o delle frequenze.

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Stima della distribuzione posteriore della covarianza di un gaussiano multivariato
Devo "imparare" la distribuzione di un gaussiano bivariato con pochi campioni, ma una buona ipotesi sulla distribuzione precedente, quindi vorrei usare l'approccio bayesiano. Ho definito il mio precedente: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} \ \ \ \mathbf{\Sigma_0} = \begin{bmatrix} 16 & …
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Che cos'è un "metodo di passaggio messaggi"?
Ho un vago senso di cosa sia un metodo di passaggio di messaggi: un algoritmo che costruisce un'approssimazione a una distribuzione costruendo iterativamente approssimazioni di ciascuno dei fattori della distribuzione condizionali su tutte le approssimazioni di tutti gli altri fattori. Credo che entrambi siano esempi di passaggio di messaggi e …
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Quali sono i pro e i contro dell'apprendimento di una distribuzione algoritmicamente (simulazioni) rispetto matematicamente?
Quali sono i vantaggi e gli svantaggi dell'apprendimento delle proprietà di una distribuzione in modo algoritmico (tramite simulazioni al computer) rispetto matematicamente? Sembra che le simulazioni al computer possano essere un metodo di apprendimento alternativo, specialmente per quei nuovi studenti che non si sentono forti nel calcolo. Inoltre sembra che …
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Che cos'è una distribuzione sulle funzioni?
Sto leggendo un manuale Gaussian Process for Machine Learning di CE Rasmussen e CKI Williams e non riesco a capire cosa significhi distribuzione su funzioni . Nel libro di testo, viene fornito un esempio, che si dovrebbe immaginare una funzione come un vettore molto lungo (in effetti, dovrebbe essere infinitamente …
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Valore atteso vs. valore più probabile (modalità)
Il valore atteso di una distribuzione f(x)f(x)f(x) è la media, ovvero il valore medio ponderato E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dxE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx Il valore più probabile è la modalità, ovvero il valore più probabile. Tuttavia, ci aspettiamo in qualche modo di vedere molte volte? Citando da qui :E[x]E[x]E[x] Se i risultati …
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Calcola in pratica la divergenza di Kullback-Leibler?
Sto usando KL Divergence come misura di dissomiglianza tra 2 p.m.f.p.m.f.p.m.f. PPP e QQQ . =-∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))DKL(P||Q)=∑i=1Nln(PiQi)PiDKL(P||Q)=∑i=1Nln⁡(PiQi)PiD_{KL}(P||Q) = \sum_{i=1}^N \ln \left( \frac{P_i}{Q_i} \right) P_i =−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=-\sum P(X_i)ln\left(Q(X_i)\right) + \sum P(X_i)ln\left(P(X_i)\right) Se allora possiamo facilmente calcolare che P ( X i ) l n ( Q ( X i ) ) = 0 …
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