Я просматривал литературу по регуляризации, и часто вижу абзацы, которые связывают регуляризацию L2 с априорным гауссианом и L1 с Лапласом с центром в нуле. Я знаю, как выглядят эти априорные значения, но я не понимаю, как это выражается, например, в весах в линейной модели. В L1, если я правильно...
Сегодня мне пришло в голову, что распределение можно рассматривать как компромисс между распределениями Гаусса и Лапласа, дляx∈R,p∈[1,2]иβ>0.Имеет ли такое распределение имя? И есть ли у него выражение для константы нормализации? Исчисление пни меня, потому что я не знаюкак даже начать решать...
Мы все знакомы с хорошо документированным в литературе представлением о том, что оптимизация LASSO (для простоты ограничим здесь случай линейной регрессии) эквивалентно линейной модели с гауссовыми ошибками, в которой параметры задаются перед Лапласом \ exp (- \ lambda \ | \ beta \ | _1). Нам также...
У многих дистрибутивов есть «мифы происхождения» или примеры физических процессов, которые они хорошо описывают: Вы можете получить нормально распределенные данные из сумм некоррелированных ошибок через центральную предельную теорему Вы можете получить биномиально распределенные данные из...
Очевидно, что если , тоИкся∼ N( 0 , 1 )Икся~N(0,1)X_i \sim N(0,1) Икс1Икс2+ X3Икс4A L a p l a c e ( 0 , 1 )Икс1Икс2+Икс3Икс4~LaпLaсе(0,1)X_1 X_2 + X_3 X_4 \sim \mathrm{Laplace(0,1)} Я видел статьи о произвольных квадратичных формах, которые всегда приводят к ужасным нецентральным выражениям...
Существует ли сопряженный априор для распределения Лапласа ? Если нет, то есть ли известное выражение в замкнутой форме, аппроксимирующее апостериорный для параметров распределения Лапласа? Я довольно много гуглил, но безуспешно, поэтому мое текущее предположение - «нет» в ответах на вопросы выше...
Я хочу сравнить 2 типовых средства для 1-минутного возврата. Я предполагаю, что они распределены по Лапласу (уже проверены), и я разделил результаты на 2 группы. Как я могу проверить, значительно ли они отличаются? Я думаю, что не могу относиться к ним как к нормальному распределению, потому что,...
Рассмотрим модель линейной регрессии: где , то есть Распределение Лапласа со средним значением и параметром масштаба являются взаимно независимыми. Рассмотрим оценку максимального правдоподобия неизвестного параметра : из которого \ hat {\ boldsymbol \ beta} _ {\ mathrm {ML}} = {\ arg \ min} _ {\...
В настоящее время я пишу алгоритм для дифференциальной конфиденциальности с использованием механизма Лапласа. К сожалению, у меня нет опыта в статистике, поэтому многие термины мне неизвестны. Так что теперь я спотыкаюсь о термине: шум Лапласа . Чтобы сделать дифференциальный набор данных закрытым,...