标签
- r(51942)
- numpy(12673)
- tensorflow(7908)
- ggplot2(5965)
- validation(5160)
- keras(4880)
- regression(3564)
- scikit learn(3169)
- deep learning(2728)
- time series(2678)
- probability(1611)
- pivot(1301)
- model(1279)
- classification(1258)
- data visualization(1111)
- conv neural network(1074)
- clustering(1032)
- distributions(1015)
- self study(981)
- history(974)
这是一个证明/反驳的问题。如果我们以某种方式获得$\mathrm{Var}（X-y）=0$，
1962
推荐主题
- rnn:预测树结构我知道它为时已晚 回答，但仍然在下面找到： 我认为您正在寻找自然语言到SQL语句的问题陈述，在过去几个月中开发的解决方案很少，如下所示： SEQ2SQL的SEQ2SEQ方法 SQLNET h ...
- 我如何判断PCA结果中没有模式？I'm quite confident that 6 of the predicting variables are associated with the binary response [b ...
- 二项式置信区间的数值估计这是一个很好的问题，不会产生简单的答案. 没有一般解决方案提供两个或更多随机变量的任意函数$ f $的形式.您可以使用变量变量技术来计算新随机变量的分布函数 - 请参阅此处或此处.但是，从那里你仍 ...
- expected value:伽马分布和对数正态分布之间的KL差异？给定：让我们的$ \ text {Gamma}（k，\ theta）$随机变量有 pdf $ f（x）$： 让我们的$ \ text {Lognormal}（\ mu，\ sigma）$随机变量包含p ...
- 如何处理具有固定长度剧集但没有终端状态的强化学习问题？您必须定义状态以匹配您为代理设置的学习目标，并且完全可能是$ \ text {state} \ neq \ text {current_observation} $，当考虑例如 网格世界的地图视图或传 ...
- self study:鉴于$ E（y | X）= X $和$ E（X | y）= y $，证明$ P（X = y）= 1 $提示：你没有使用关于$ \ mathbb {E} [X | y] $和$ \ mathbb {E}的假设[y | X] $在你的计算中......
- normal distribution:高维数据集上此事件的说明首先，对问题的评论：样本中的积分$ S $将不会距离中心$ \ sqrt {d} $.距离平方将遵循$ \ chi ^ 2 $分配，具有$ d $自由度，因此具有$ d $ mean和$ 2d $ v ...
- self study:鉴于$ E（y | X）= X $和$ E（X | y）= y $，证明$ P（X = y）= 1 $请注意 $ \ mathbf {E}（X ^ 2）= \ mathbf {E}（X \，\ mathbf {E}（y \ mid X））= \ mathbf {E}（\ mathbf {E}（Xy ...
- normal distribution:高维数据集上此事件的说明这是一个关于高维欧氏几何的问题，与"维数的诅咒"有关.归结为： almost all the surface area of a sphere in $d$-dimensional ...
- regression:残差分析和双向互动术语来自维基百科： "交互变量"是从原始变量集构造的变量，以试图表示存在的所有交互或其中的某些部分.在探索性统计分析中，通常使用原始变量的产品作为测试是否相互作用的基础 存在的可能性 ...