Обсуждение участника:Riabenko

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 18: Строка 18:
<tex>\tilde{S}^{(b)}</tex>
<tex>\tilde{S}^{(b)}</tex>
-
<tex>P_j^{(b)}\leq\alpha\gamma</tex>
+
<tex>\tilde{P}_j^{(b)}\leq\frac{\alpha\gamma}{\left|\tilde{S}^{(b)}</tex>

Версия 13:56, 23 апреля 2010

Riabenko, поздравляем с успешной регистрацией на MachineLearning.ru

Перед началом работы рекомендуем ознакомиться с двумя основными документами:

  • Концепция Ресурса — короткий документ, в котором объясняется, чем наш Ресурс отличается от Википедии, как его можно использовать для совместной научной и учебной работы, и каким он должен стать в перспективе;
  • Инструктаж — длинный документ, в котором мы постарались собрать все сведения, необходимые для работы с Ресурсом, включая правила вики-разметки и сведения об основных категориях Ресурса.

Ссылки на эти и другие справочные материалы собраны на странице Справка.

В нашем сообществе принято представляться. Поэтому, прежде чем приступить к созданию или редактированию страниц, заполните, пожалуйста, свою страницу участника. Сделать это очень просто — достаточно кликнуть на Ваше имя Участника (оно показывается в самой верхней строке на любой странице Ресурса). Желательно, чтобы кроме обычных формальностей (фамилии, имени, отчества, места работы или учёбы, степени, звания, и т.д.) Вы указали свои научные интересы. Удобнее всего сделать это в виде списка ссылок на интересные Вам статьи или категории нашего Ресурса. Не беда, если некоторые из них окажутся «красными ссылками» — это означает, что таких статей пока нет, и у Вас есть шанс их написать. Кстати, вики-движок собирает все «красные ссылки» в список требуемых статей — в него тоже стоит заглянуть. Для создания новой статьи достаточно кликнуть по «красной ссылке» или набрать её название в строке поиска.

По любым вопросам, связанным с работой нашего Ресурса, обращайтесь к Администраторам (см. список администраторов).

С уважением,
ваш M.L.Ru

\mathbb{E}\left[1\left\{K_j^{(b)}\leq\alpha\gamma\right\}\right] \leq \mathbb{P}\left[\left.P_j^{(b)}\leq\alpha\gamma\right|S\subseteq \tilde{S}^{(b)}\right].

\mathbb{E}\left[1\left\{K_j^{(b)}\leq\alpha\gamma\right\}\right] = 1\cdot\mathbb{P}\left[K_j^{(b)}\leq\alpha\gamma\right] + 0\cdot\mathbb{P}\left[K_j^{(b)}>\alpha\gamma\right] = \mathbb{P}\left[K_j^{(b)}\leq\alpha\gamma\right] = \{\text{using the definition of } K_j^{(b)} \text{ and complete probability formula}\} =

= \mathbb{P}\left[\left.P_j^{(b)}\leq\alpha\gamma\right|S\subseteq \tilde{S}^{(b)}\right] + \mathbb{P}\left[1\leq\alpha\gamma\left|S\not\subseteq \tilde{S}^{(b)}\right.\right] = \mathbb{P}\left[\left.P_j^{(b)}\leq\alpha\gamma\right|S\subseteq \tilde{S}^{(b)}\right]

\mathbb{P}\left[\left.P_j^{(b)}\leq\alpha\gamma\right|S\subseteq \tilde{S}^{(b)}\right] = \mathbb{P}\left[\left.\tilde{P}_j^{(b)}\leq\frac{\alpha\gamma}{\left|\tilde{S}^{(b)}\right|}\right|S\subseteq \tilde{S}^{(b)}\right]

\mathbb{P}\left[\left.P_j^{(b)}\leq\alpha\gamma\right|S\subseteq \tilde{S}^{(b)}\right] = \frac {\alpha\gamma} { \left| \tilde{S}^{(b)} \right| }.

\tilde{P}_j^{(b)}

S\subseteq \tilde{S}^{(b)}

\beta_j=0

\tilde{S}^{(b)}

\tilde{P}_j^{(b)}\leq\frac{\alpha\gamma}{\left|\tilde{S}^{(b)}

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9E%D0%B1%D1%81%D1%83%D0%B6%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%83%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B0:Riabenko»
Личные инструменты