概率建模和推理的标准化流 review2021
由于每个不依赖于z>i,因此对的偏导数在j>i时为零。因此,的雅可比矩阵可以用以下形式表示:雅可比矩阵是一个下三角矩阵,其对角元素是z的每个D元素的变换器的导数。由于任何三角矩阵的行列式等于其对角元素的乘积,因此可以按照以下方式在O(D)的时间内计算的对数绝对值行列式:雅可比矩阵的下三...
重新审视比特币基于时间的幂律和协整
来自平稳过程的时间序列不应该“漂移”,并且应该倾向于恢复到平均值,通常为零。非平稳过程的一个例子是随机游走,描述了物理学中的布朗运动或粒子扩散:随机游走中的每个新值取决于先前的值加上随机数。非平稳过程的属性(例如均值和方差)随时间变化,或者没有定义。非平稳过程为I(1)或更高,但通常为I(1)。源...
六西格玛管理所用到的概率论基础知识:随机变量的数字特征
方差的物理意义也是很明显的,随机变量的均值是该密度图形质心的横坐标,方差则代表该密度图形绕质心的转动惯量。“转动惯量”的含义:方差越大,代表数据越分散;方差越小,代表数据越集中。但方差有个先天性缺点。大家知道,均值的量纲与原随机变量X的量纲[X]是一致的:而方差的量纲则是X量纲的平方,即为[X],这使得...
大牛卢卡斯去世:宏观经济学的首要问题是什么
其中log(εt)是均值为0、方差为σ2的正态分布的随机变量。在这些假设条件下,而且,时刻t的消费均值为Ae??t。假设具有如此消费路径的偏好是:其中ρ为主观贴现率,γ为风险厌恶系数,对冲击序列的分布求期望值。当不确定性消费带来的期望效用等于确定性消费带来的效用时,风险厌恶的消费者会偏好确定性的消费路径。...
数据不满足正态分布,到底能不能用t检验?
设{Zn}和{Un}是两个随机变量序列,若Zn依分布收敛于分布Z,Un依概率收敛于常数C,则有,Zn+Un依分布收敛于Z+CUn*Zn依分布收敛于C*ZZn/Un依分布收敛于Z/c(c不等于0)注:依分布收敛可以简单理解随着样本量增大,变量的分布越来越接近一个特定的分布;依概率收敛可以简单理解为随着样本量增加...
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
偏差:偏差是由于机器学习算法过于简化而在模型中引入的错误(www.e993.com)2024年9月10日。它会导致不适应。当你在那个时候训练你的模型时,模型会简化假设,使目标函数更容易理解。低偏差机器学习算法有:决策树,k-NN和SVM,高偏差机器学习算法有:线性回归,逻辑回归方差:方差是由于复杂的机器学习算法在模型中引入的误差,模型会从训练数据集学习噪...
200 道经典机器学习面试题总结|权值|算法|范数|贝叶斯_手机网易网
4、逻辑回归相对来说模型更简单,好理解,特别是大规模线性分类时比较方便。而SVM的理解和优化相对来说复杂一些,SVM转化为对偶问题后,分类只需要计算与少数几个支持向量的距离,这个在进行复杂核函数计算时优势很明显,能够大大简化模型和计算。5、Logic能做的SVM能做,但可能在准确率上有问题,SVM能做的Logic有的做...
【华泰金工林晓明团队】WGAN应用于金融时间序列生成——华泰人工...
事实上,拓扑学理论可以证明,大部分情况下生成分布与真实分布二者的支撑集相交部分的测度是零,即绝大部分情况下两个分布不相交或者近似不相交。那么根据JS散度的性质可以推出,在判别器达到最优的情况下,优化生成器的损失函数会变成常数,而常数的梯度恒为零。换言之,此时训练生成器会出现严重的梯度消失问题。
「Deep Learning」读书系列分享第三章:概率和信息论 | 分享总结
协方差是衡量两个变量,两个随机事件X和Y之间的关系;这个关系指的是线性关系,不是任意的关系,如果X和Y成非线性关系,这个协方差解决不了,这是要注意的地方。这个是相关系数,就是用的协方差,然后除以它的两个方差D(X)D(Y);如果相关系数在不同的取值范围,表示有不同的相关度。0就是完全没有线性关系,-1是...
【每周鉴读·第86期】罗伯特·卢卡斯:宏观经济学的首要问题
其中log(εt)是均值为0、方差为σ2的正态分布的随机变量。在这些假设条件下,而且,时刻t的消费均值为Ae??t。假设具有如此消费路径的偏好是:其中ρ为主观贴现率,γ为风险厌恶系数,对冲击序列的分布求期望值。当不确定性消费带来的期望效用等于确定性消费带来的效用时,风险厌恶的消费者会偏好确定性的消费路径。