I modelli di monete di parte hanno in genere un parametro . Un modo per stimare da una serie di estrazioni è usare una beta precedente e calcolare la distribuzione posteriore con probabilità binomiale.θθ = P( Testa | θ )θ=P(Head|θ)\theta = P(\text{Head} | \theta)θθ\theta Nelle mie impostazioni, a causa di …
In una domanda precedente, ho chiesto informazioni sull'adattamento delle distribuzioni ad alcuni dati empirici non gaussiani. Mi è stato suggerito offline, che potrei provare l'ipotesi che i dati siano gaussiani e si adattino per primi a un filtro Kalman. Quindi, a seconda degli errori, decidi se vale la pena sviluppare …
Quando ho iniziato a leggere il filtro Kalman, ho pensato che fosse un caso speciale del modello ARIMA (ovvero ARIMA (0,1,1)). Ma in realtà sembra che la situazione sia più complicata. Prima di tutto, ARIMA può essere utilizzato per la previsione e il filtro Kalman è per il filtraggio. Ma …
D: Per quali dati è appropriato utilizzare la modellazione dello spazio degli stati e il filtro Kalman invece di appianare le spline e viceversa? C'è qualche relazione di equivalenza tra i due? Sto cercando di ottenere una comprensione di alto livello di come questi metodi si incastrano. Ho sfogliato la …
Stavo leggendo questo libro Pattern Recognition and Machine Learning di Bishop. Avevo una confusione legata a una derivazione del sistema dinamico lineare. In LDS assumiamo che le variabili latenti siano continue. Se Z indica le variabili latenti e X indica le variabili osservate p ( zn| zn - 1) = …
Supponiamo di avere un campione di frequenze di 4 possibili eventi: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e ho le probabilità attese dei miei eventi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la somma delle frequenze osservate dei …
Quindi, ho 16 prove in cui sto cercando di autenticare una persona da un tratto biometrico usando Hamming Distance. La mia soglia è impostata su 3,5. I miei dati sono di seguito e solo la versione di prova 1 è un vero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 …
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