Size: a a a

Machine learning

2020 May 08

M

Misha in Machine learning
Да, уже решил эту проблему. Оба объекта num и num+1 ссылались на один список, надо было присваивать другой список, а не изменять его содержимое. Так что да, изменяемые объекты не очень хорошо хранить в фреймах
источник

MN

Maxim Neronov in Machine learning
Ibp
не все можно предсказать, есть такая теория. сначала, нужно проверить не является ли последовательность random walk. https://en.wikipedia.org/wiki/Random_walk_hypothesis
Не все случайные процессы нельзя предсказать
источник

I

Ibp in Machine learning
Maxim Neronov
Не все случайные процессы нельзя предсказать
где я там написал про случайные процессы?
источник

MN

Maxim Neronov in Machine learning
А Random Walk, что по вашему?
источник

I

Ibp in Machine learning
это последовательность заданная определенным видом, там я дал ссылку на определение
источник

MN

Maxim Neronov in Machine learning
Вы дали ссылку не на определение случайного блуждания (или случайного процесса), а на теорию принадлежности финансовых флуктуаций случайным процессам
источник

K

Kirill Bannikov in Machine learning
Валерий
Привет, у кого-то была такая проблема что файл, допустим ноутбук, не качается, а просто открывается в другом окне?
alt(option)+кликнуть по ссылке =)
источник

В

Валерий in Machine learning
Kirill Bannikov
alt(option)+кликнуть по ссылке =)
Попробую
источник

I

Ibp in Machine learning
ну хорошо дайте определение random walk вы. моя ссылка - это то на что ссылается автор вот этой работы в своей книге. и заодно обоснуйте в чем он не прав https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-random-walk-times-series-forecasting-python/
источник

MN

Maxim Neronov in Machine learning
Тут описывается частный пример равновероятных исходов, не все задачи случайного блуждания такие.

И я не утверждал, что все из них можно предсказать, я заметил, что не все из них нельзя. Частные случаи задачи о разорении игрока имеют как границы процесса, так и некоторые характеристики, которые можно получить аналитически
источник

MN

Maxim Neronov in Machine learning
Можно легко проверить это, задав случайное блуждание на плоскости сумме событий в потоке Пуассона, он будет удовлетворять условиям случайного блуждания, но при этом устойчив и понятен к описанию в следующие n единиц времени
источник

I

Ibp in Machine learning
ну а я написал что не все можно предсказать. без всяких категорических утверждений про некие случайные процессы. будьте внимательны при чтении и не создавайте ненужных дискуссий на пустом месте
источник

MN

Maxim Neronov in Machine learning
Ibp
ну а я написал что не все можно предсказать. без всяких категорических утверждений про некие случайные процессы. будьте внимательны при чтении и не создавайте ненужных дискуссий на пустом месте
> сначала, нужно проверить не является ли последовательность random walk.

Вот это утверждение никак не даст ответа на вопрос о возможности предсказания некоторого процесса
источник

I

Ibp in Machine learning
ну почему - если последовательность рандом ворк, то автор приведенной выше ссылки утверждает что она не предсказуема
источник

I

Ibp in Machine learning
и есть определенные критерии, как это проверить
источник

IK

Ivan Krokhalyov in Machine learning
источник

Ю

Юрий in Machine learning
Юрий
Добрый день! Подскажите по тематическим моделям. Допустим, я получил матрицы Фи и Тета.  Самой "моделью" является матрица Фи, так как в ней хрянятся р(w|t). Тета - это результаты работы модели на документах коллекции. Как в итоге, имея распределение слов в новом документе (по сути вектор столбец раскладываемой матрицы), получить новый столбец матрицы Тета, соответствующий документу d: p(t|d)?
Ладно, последняя попытка) Нет у кого-нибудь инфы на этот счёт? Особенно интересует, когда мы рассматриваем матрицы не с Байесовской точки зрения.
источник

A

Aroh in Machine learning
Если вы говорите о конкретной задаче курса, то укажите ее
источник

A

Aroh in Machine learning
Это напоминает то что надо было сделать на первом курсе с анализом текстов, но сформулировано так что я как-то прям не уверен
источник

A

Aroh in Machine learning
Указываю их в формате #CnWn
источник