Как работает концепция отрицательной зависимости в машинном обучении, часть 8

Концентрация липшицевых функций отрицательно зависимых переменных (arXiv)

Аннотация: Исследуется вопрос, удовлетворяют ли липшицевы функции случайных величин при различных формах отрицательной корреляции концентрационным границам, аналогичным неравенству Мак-Диармида для независимых случайных величин. Мы доказываем такую оценку концентрации для случайных величин, удовлетворяющих условию отрицательной регрессии, исправляя более раннее доказательство Дубхаши и Ранджана.

2. Амплитуда кластеризации рентгеновского АЯГ при z=0,8: свидетельства отрицательной зависимости от аккреционной светимости (arXiv)

Автор : : Г. Маунтричас, А. Георгакакис, М. Л. Мензель, Н. Фанидакис, А. Мерлони, З. Лю, М. Сальвато, К. Нандра

Абстрактный :

материалы по теме:

Новые материалы

Представляем Narwhal Technologies (Nrwl)

6 декабря 2016 г. Маунтин-Вью, Калифорния С тех пор, как Виктор Савкин и я (Джефф Кросс) присоединились к команде Angular в Google на заре Angular 1, Angular продемонстрировал феноменальный..

Путь AWS — «Изучение машинного обучения — 10 начинающих ИИ и машинного обучения на AWS».

Универсальный ресурсный центр для изучения искусственного интеллекта и машинного обучения. НОЛЬ или ГЕРОЙ, начните свое путешествие здесь. Получите решения и пройдите обучение у экспертов AWS...

5 простых концепций Python, ставших сложными

#заранее извините 1) Переменные x = 4 y = 5 Переменная в Python — это символическое представление объекта. После присвоения некоторого объекта переменной Python мы приобретаем..

«Освоение вероятности: изучение совместной, предельной, условной вероятности и теоремы Байеса —…

Виды вероятности: Совместная вероятность Предельная вероятность Условная вероятность Диаграмма Венна в вероятностях: В “Set Theory” мы создаем диаграмму Венна...

Основы Spring: Bean-компоненты, контейнер и внедрение зависимостей

Как лего может помочь нашему пониманию Когда мы начинаем использовать Spring, нам бросают много терминов, и может быть трудно понять, что они все означают. Итак, мы разберем основы и будем..

Отслеживание состояния с течением времени с дифференцированием снимков

Время от времени что-то происходит и революционизирует часть моего рабочего процесса разработки. Что-то более забавное вместо типичного утомительного и утомительного процесса разработки. В..

Я предполагаю, что вы имеете в виду методы обработки категориальных данных.

Я предполагаю, что вы имеете в виду методы обработки категориальных данных. Пожалуйста, проверьте мой пост Инструментарий специалиста по данным для кодирования категориальных переменных в..

Machine Learning JavaScript Data Science Artificial Intelligence Software Development Python Web Development Coding Deep Learning AI React Software Engineering Nodejs Java Front End Development Computer Science Typescript Tech Javascript Development Javascript Tips Cybersecurity Data Development Learning Algorithms ChatGPT Angular Startup Golang Neural Networks CSS NLP Productivity Developer Vuejs Reactjs Reinforcement Learning Computer Vision