Описание окрестности точки наибольшего правдоподобия моделей (пример)

Материал из MachineLearning.

Версия от 23:09, 14 декабря 2010; Pavel Minaev (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

Перейти к: навигация, поиск

Содержание

1 Постановка задачи
2 Алгоритм
3 Вычислительный эксперимент
4 Исходный код
5 Литература

Постановка задачи

Пусть,

$X = \{\mathbf{x}_i\}^m_{i=1}$ - m свободных переменных,

$\{x_i\}^m_{i=1} \in\mathbb{R}^n$ , где n - размерность пространства,

$\mathbf{y}\in\mathbb{R}^n$ - зависимая переменная.

${(x^i, y^i)}^m_{i=1}$ , где $m$ - число объектов выборки, $x^i = (x^i_j)^n_{j=1}\in\mathbb{R}^n$ - n значений свободных переменных. $y$ Рассмотрим следующую модель регрессии, описывающую связь между свободной и зависимой переменными