9.6分!高维统计真的封神!拜读完久久不能平复AI小师妹薯条 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 250 1 01:09 App 几乎是震撼读完的一本书!MIT《因果推断》 494 1 01:07 App 深度学习的新大陆!基于物理的深度学习! 149 0 01:51 App Dou瓣9.0!零基础!史上最好的贝叶斯统计书 130 0 01:24...
笔记(1) 高维统计介绍 这学期开始正式接触统计专业课以及统计科研, 和之前bandit一样开个坑push一下自己认真读文献。之前测度和泛函主要是因为科大期中从十一月一直考到十二月中旬, 然后一月初又开始期末考, 所以写的笔记一直没时间改... 但是暑研的时候写的bandit经典paper的笔记对后面自己写证明帮助很大, 也接到...
高维统计学是对传统统计学进行拓展,主要研究高维数据下的统计方法和理论。传统统计学假设数据的变量数远小于样本数,而高维统计学则面临更高的维度,需要寻找适合的方法来解决问题。高维数据的特点是维度高、样本稀疏、自由度低,传统的统计方法在处理高维数据时可能出现维度灾难和过拟合等问题。因此,高维统计学提供了一些...
一般的最小二乘是无偏估计,为了降低方差,提高泛化能力,一般会牺牲精度,比如各种正则化方法都可以降低方差,但都会引入Bias。 但所有以上这些,都是在低维统计众的结论,也就是默认参数的个数p小于样本的数量n。 但到了高维统计,也就是p>n甚至p>>n的时候,也就是p远大于n的时候,以上结论有时候并不成立。 就好像...
🌐 在高维统计学的领域里,这本书的存在仿佛是一道分水岭。拥有它,你的学习之旅将变得更加顺畅,至少对于那些追求博士学位的学者们来说,它无疑是一个强大的助力。🌟 强烈推荐Martin J. Wainwright的这本新作,书中的第一部分就涵盖了tail bound、鞅方法和可学习性,内容清晰,思路明确,已经足以让读者感受到其价值...
《High-Dimensional Statistics: A Non-Asymptotic Viewpoint》是一本为研究生水平设计的独立高维统计领域介绍书籍。它涵盖了核心方法论和理论,包括尾界限、集中不等式、统一定律和经验过程,以及随机矩阵等内容。此外,书中还深入探索了特定模型类,如稀疏线性模型、带有秩约束的矩阵模型、图形模型和各种类型的非参数模型。
高维数据统计推断方法通过对数据进行降维、特征选择和模型建立等步骤来实现统计分析。常用的方法包括: (1)主成分分析(PCA):通过线性变换将原始数据映射到低维空间,保留最大方差的主成分,从而实现数据降维。 (2)奇异值分解(SVD):将原始数据矩阵分解为三个矩阵的乘积,从而找到数据的最佳近似表示,减小维度的同时保留重要...
【高维统计】LASSO的Variable Selection Consistency及其潜在问题 Adaptive LASSO的作用共计5条视频,包括:背景、LASSO与variable selection consistency、不一致的证明等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
通过高维统计学的方法和技术,可以有效地处理和分析这些高维数据,提取有用的信息和特征,并进行准确的预测和分类。 高位概率学主要研究高维随机变量的性质和规律,包括高维随机向量的分布、高维随机变量的函数、高维随机过程的概率规律等。高位概率学在金融、保险、经济和工程等领域有着广泛的应用,例如在金融中用于风险评估...