Gauß-Verteilung |
21.06.2021, 09:25 | miimi3 | Auf diesen Beitrag antworten » |
Gauß-Verteilung Hallo zusammen, ich verstehe nicht, wie man auf die Gleichung (2.21) kommt. Mit meint man die bedingte Dichte . Meine Ideen: Meine Idee: Wird hier vllt. W und X_i nicht als Zufallsvariable modelliert? |
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21.06.2021, 13:17 | HAL 9000 | Auf diesen Beitrag antworten » |
Das ist doch einfach (2.16) eíngesetzt in (2.14). Ausführlicher: gibt ja den Dichtewert der Zufallsgröße an der Stelle an unter der Bedingung und . Unter dieser Bedingung ist somit in der Wert eine konstante Verschiebung, aus dem vorausgesetzten zentriert normalverteilten wird somit die bedingte Verteilung . D.h., die Verteilung von selbst interessiert an dieser Stelle überhaupt nicht, da im Kontext dieser Bedingung von einem festen ausgegangen wird. |
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21.06.2021, 14:10 | miimi3 | Auf diesen Beitrag antworten » |
Danke für die Antwort. Ein paar Fragen: - Wie kommst du auf die Verteilung von ? - Weiter oben wurde der Abschnitt zunächst eingeleitet mit der linearen Regression (was nichts anderes ist als ein einschichtiges neuronales Netzwerk mit der Identität als Aktivierungsfunktion) , wobei Realisierungen von den Zufallsvariablen bzw. dem Zufallsvektor ist. Außerdem wird angenommen, dass die Verteilung von den Erwartungswert 0 hat. In der Gleichung schauen wir uns N Experimente aus der obigen Gleichung an, dann sind doch Realisierungen von den Zufallsvariablen . Also müsste doch der Erwartungswert von allen gleich null sein oder? (wegen der Annahme ) - In der Annahme 2 steht: "The environment, responsible for generation of the training sample t, is Gaussian distributed." Bedeutet das, dass alle Zufallsvariablen normalverteilt sind? Oder wie würdest du das interpretieren? |
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22.06.2021, 16:59 | miimi3 | Auf diesen Beitrag antworten » |
Eine weitere Frage die mir einfiel: Ist die Zufallsvarriable ein stochastischer Prozess? |
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