Bayesiansk Kärnfelsökning
October 17, 2021
Denna användarhandbok hjälper ditt företag efter att ha lärt känna Kernel Bayesian.
Rekommenderas: Fortect
g.I icke -parametrisk statistik är din kärna den ideala viktförmågan som används i icke -parametriska approximationsmetoder. Kärnor används vid gissning av kärntäthet för att uppskatta densitetsfunktioner av slumpmässiga, valda variabler eller vid kärnregression när du behöver hjälpa dig att uppskatta den beroende förväntningen på en slumpmässig variabel.
g.
Definitionsmotorn används i exakt analys för att bestämma funktionen som är kopplad till vindrutan. Termen “kärna” upprätthåller olika betydelser i olika grenar relaterade till statistik.
Bayesiansk statistik, statistik
Specifikt i Bayesian statistik kommer kärnan angående en risktäthetsfunktion (pdf) eller kanske en sannolikhetsgruppsfunktion (pmf) att vara ett formulär som är associerat med pdf per pmf, där vanligtvis alla förklaringar som inte är en funktion tillsammans med en av variablerna är webbplats, går ner. [länk krävs] Observera att dessa faktorer faktiskt också kan bero på inställningarna för PDF- eller PMF -logen. Dessa faktorer är en del av var och en av vår normaliseringskoefficient för sannolikhetsfördelningen, etc. Dessutom onödigt i många händelser. Till exempel ignorerar de flesta algoritmer det mesta av normaliseringsfaktorn när man väljer pseudoslumpmässiga tecken. Dessutom ignorerar Bayesiansk analys av konjugerade tidigare distributioner vanligtvis normaliseringsledningarna för beräkningen och kommer bara att ta hänsyn till vår egen kärna. Under odlingen utvärderas formen på kärnan utan tvekan och om den konturerar till en mer känd fördelning återställs den viktigaste normaliseringsfaktorn. Annars kan denna metod vara överflödig (till exempel om partitionen bara behöver underhållas lite mer).
För distributioner kan kärnan skrivas i en mer stängd form, men inte bara du ser, normaliseringskonstanten.
Ett exempel är vanligtvis en bra normalfördelning. Dess sannolikhet för hårdhet ger bra resultat
Var uppmärksam Även om denna koefficient utelämnades före den exponentiella funktionen, även om den innehåller parametern 
…
Modellanalys
Den rekonstruerade Hilbert Spatial Kernel används i en underbar uppsättning tekniker kända sedan kärnmetoder för att utföra uppgifter som statistisk klassificering, regressionsanalys och trasig dataanalys i överlägsen implicit rum Plats. Denna användning avser delvis konventionell maskininlärning.
Icke -parametrisk statistik
I icke -parametrisk statistik är vissa kärnor en viktningsfaktor som prövas i icke -parametriska uppskattningsmetoder. Kärnor används kanske vid uppskattning av kärntäthet så att du kan uppskatta densiteten eller funktionerna för de flesta slumpmässiga variabler och vid kärnregression – uppskatta den villkorade förväntningen kopplad till en variabel. Kärnor är också förägda med tidsserier som använder nästan periodogram.mms för spektral massauppskattning, där de kallas skivfunktioner. En ytterligare användning här är att beräkna en tidsvarierande intensitetsnivå för en fantastisk punktprocess som kollapsar beteendet hos flikarna (kärnor) som inkluderar saker som tidsseriedata.
I allmänhet, latitud om anges vid icke -parametrisk uppskattning.
Definition
Kärnan a är ofta en icke-negativ integrerbar uppgift K. För de flesta applikationer är det önskvärt att passa detta element för att definiera körning på ett sådant sätt att ytterligare två krav uppfylls:
- Normalisering:
- Symmetri:
Det otroliga kravet som säkerställer framgången för hela metoden för att uppskatta sin kärntäthet när det gäller den exakta sannolikhetsdensitetsfunktionen. Den andra måste ha säkerställer att motsvarande fördelning även om en helhet är likvärdig med är generell med fördelningen av påslagen modell.
Om K är din nuvarande kärna, är a funktionen K (blank) som definieras av K 1. (u) = ”K (Δ u), där Î ”> 0. Detta kan användas. för att välja lämplig skala som lämpar sig för data.
Användarvänlighet med kärnfunktioner
Gaussisk kärna Den utjämnande “kärnan” avgör hur funktionens exakta form kommer att sluta som det används för att få medelvärdet och erbjuder intilliggande poäng. En Gaussisk kärna är normalt en kärna med en Gaussisk krökningsdesign och stil (normalfördelning).
Rekommenderas: Fortect
Är du trött på att din dator går långsamt? Är det full av virus och skadlig kod? Var inte rädd, min vän, för Fortect är här för att rädda dagen! Detta kraftfulla verktyg är utformat för att diagnostisera och reparera alla slags Windows-problem, samtidigt som det ökar prestanda, optimerar minnet och håller din dator igång som ny. Så vänta inte längre - ladda ner Fortect idag!
Flera typer av ofta använda enkla funktioner: uniform, triangel, epanechnik, [1] quartic (bipoids), tricubus, [2] tripoid, gaussisk, kvadratisk [3] cosinus och.
I den specifika tabellen nedan 
Se även Tjocklek
- Kärnbedömning
- Kärnutjämning
- Stokastisk kärna
- Beräkning av densitet
- Uppskatta deras massa av en flerdimensionell kärna
Länkar
- Li, Qi; Racine, Jeffrey S. (2007). Ekonometri: Icke -parametrisk teori och praktik. Princeton University Press. ISBN 978-0-691-12161-1 .
