estimators

Вопрос или проблема Я экспериментирую с конформным прогнозированием по данным с высокой частотой, используя следующие модели регрессии на основе леса для задачи прогнозирования на обучающей выборке. Размер унивариантных (1D) временных рядов составляет

Вопрос или проблема Существует множество техник машинного обучения для оценки скрытых переменных, таких как алгоритм EM. Есть ли техника, которая позволяет устанавливать пороговые значения для каждой из скрытых переменных? У меня есть пространство признаков

Вопрос или проблема Основано на deeplearningbook: $$ \begin{align} MSE &= E[(\theta_m^{-} – \theta)^2] \\ &= Bias(\theta_m^{-})^2 + Var(\theta_m^{-})\\ \end{align} $$ где $m$ — это количество образцов в обучающем наборе, $\theta$ — это фактический