我過去曾向我提出過​​一些問题,涉及多个领域的已發表論文,其中迴归

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我的資料集中的观察結果可以分為两類.第1類中的观察結果肯定是正確標記

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做一个通常很簡單 計算,特別是在R,這是我首選的統計計算環境。但是,

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如何測量Gibbs取樣器結果的準確度?大多數資源只是說要迭代它$k$次.但是如

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我在尝試训练符合某種多元二次函式的網路時遇到了一些問题,或者在三維

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我们从未知發行版F$获得了一个樣本$X_1,\dots,X_n$,我们想要估算一下.問题

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假設我们有一个隨機變數$X$,它接受$[0,b]$範圍內的整數值,左邊界$b$没有

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我試圖通過梯度下降找到模型的MAP估計.我的先驗是多變數高斯,具有已知的

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我有一个来自測量設備的訊號(例如,Voltvs.,time)並對訊號进行擬合.我想

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在定義DP時,我有一个(希望很簡單)關於符號的問题.我已经阅讀了很多關

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客戶希望執行1:1匹配的病例對照研究,匹配3个风险因素,並使用條件邏輯

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假設我使用以下方案产生两个向量d1和d2,這匯致两个向量之間的相關性為0.8

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我在之間获得相同的結果時遇到了一些麻煩 在重複測量模型和之間 混合模

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如何尝試說服非技術受众使用DCCGARCH进行相關性估算比Pearson的相關性更好?

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使用的資料是根据使用者是否訪問過網站的某个部分,从簡單的0-1是/否點击數

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从汽車中,我每秒钟获得加速踏板的值,从0到100%.如果你不觸摸它,它会

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我正在尋找統計公式.他就是一个例子x=地球上生命的可能性百分比。T1=具有

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我有這个迴归模型,$$\帽子{y}=\帽子{A}X_1+\帽子{B}X_2+\帽子{C}$$$X_1$和$X_2$均為0

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所以我有一些推文,其中有几个列,比如Date和Tweet本身以及更多,但我想使

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我想使用粒子群優化(PSO)来尋找支援向量迴归問题的超引數.最初我尝試使

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