Оценка коэффициента регрессии хребта - это значения, которые минимизируютβ^Rβ^R\hat{\beta}^R RSS+λ∑j=1pβ2j.RSS+λ∑j=1pβj2. \text{RSS} + \lambda \sum_{j=1}^p\beta_j^2. Мои вопросы: Если , то мы видим, что приведенное выше выражение сводится к обычному RSS. Что делать, если ? Я не понимаю из учебника...
Второй вопрос заключается в том, что я обнаружил, что где-то в сети обсуждалась «контролируемая кластеризация», насколько я знаю, кластеризация не контролируется, так что именно означает «контролируемая кластеризация»? В чем разница с «классификацией»? Об этом много ссылок:...
Этот термин часто встречается в темах, связанных с методом . Является ли смешивание конкретным методом в интеллектуальном анализе данных и статистическом обучении? Я не могу получить соответствующий результат от Google. Кажется, смешивание смешивает результаты многих моделей и приводит к лучшему...
В первой главе книги « Алгебраическая геометрия и теория статистического обучения», в которой говорится о сходимости оценок в разных функциональных пространствах, упоминается, что байесовская оценка соответствует топологии распределения Шварца, тогда как оценка максимального правдоподобия...
Я читаю Элементы статистического обучения и на странице 12 (раздел 2.3) линейная модель обозначается как: Yˆ= ХTβˆY^=XTβ^\widehat{Y} = X^{T} \widehat{\beta} ... где - транспонирование вектора-столбца предикторов / независимых переменных / входных данных. ( В нем говорится , ранее «все векторы...
В этой статье об Adaboost приведены некоторые предложения и код (стр. 17) для расширения моделей с 2 классами до задач класса K. Я хотел бы обобщить этот код так, чтобы я мог легко подключить различные 2-классовые модели и сравнить результаты. Поскольку большинство моделей классификации имеют...
Из некоторых заметок машинного обучения, говорящих о некоторых дискриминационных методах классификации, в частности о логистической регрессии, где у - метка класса (0 или 1), а х - данные, говорится, что: если x|y=0∼Poisson(λ0)x|y=0∼Poisson(λ0)x|y = 0 \sim \mathrm{Poisson}(λ_0) и...
Этот вопрос связан с работой Амари « Дифференциальная геометрия изогнутых экспоненциальных семейств-искривлений и потеря информации ». Текст выглядит следующим образом. Пусть - n- мерное многообразие распределений вероятностей с системой координат θ = ( θ 1 , … , θ n ) , где предполагается , что p...
Каковы отношения и различия между статистической теорией обучения и вычислительной теорией обучения ? Они о той же теме? Решить те же проблемы и использовать те же методы? Например, первый говорит, что это теория предсказания (регрессия, классификация,...