Terpikir oleh saya hari ini bahwa distribusi dapat dilihat sebagai kompromi antara Gaussian dan Laplace distribusi, untuk danApakah distribusi semacam itu memiliki nama? Dan apakah ia memiliki ekspresi konstan yang normal? Kalkulus mengejutkan saya, karena saya tidak tahu bagaimana memulai...
Saya melihat-lihat literatur tentang regularisasi, dan sering melihat paragraf yang menghubungkan L2 regulatization dengan Gaussian sebelumnya, dan L1 dengan Laplace berpusat pada nol. Saya tahu bagaimana rupa prior ini, tetapi saya tidak mengerti, bagaimana ini diterjemahkan menjadi, misalnya,...
Kita semua akrab dengan gagasan, didokumentasikan dengan baik dalam literatur, bahwa optimasi LASSO (demi kesederhanaan membatasi perhatian di sini untuk kasus regresi linier) setara dengan model linier dengan kesalahan Gaussian di mana parameter diberikan Laplace sebelumnya \ exp (- \ lambda \...
Banyak distribusi memiliki "mitos asal", atau contoh proses fisik yang mereka gambarkan dengan baik: Anda bisa mendapatkan data yang terdistribusi normal dari sejumlah kesalahan yang tidak berkorelasi melalui Teorema Limit Pusat Anda bisa mendapatkan data yang didistribusikan secara biner dari...
Tampaknya demikian halnya jika , makaXi∼N( 0 ,1)Xi∼N(0,1)X_i \sim N(0,1) X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X_1 X_2 + X_3 X_4 \sim \mathrm{Laplace(0,1)} Saya telah melihat makalah tentang bentuk kuadratik sewenang-wenang, yang selalu menghasilkan ekspresi chi-kuadrat non-sentral yang...
Apakah ada konjugat sebelum distribusi Laplace ? Jika tidak, adakah ungkapan bentuk tertutup yang diketahui yang mendekati posterior untuk parameter distribusi Laplace? Saya sudah googled cukup banyak dengan tidak berhasil sehingga dugaan saya saat ini adalah "tidak" pada pertanyaan di atas...
Saya ingin membandingkan 2 sampel rata-rata untuk pengembalian stok 1 menit. Saya menganggap mereka terdistribusi Laplace (sudah diperiksa) dan saya membagi pengembalian menjadi 2 kelompok. Bagaimana saya dapat mengecek apakah keduanya berbeda secara signifikan? Saya pikir saya tidak bisa...
Pertimbangkan model regresi linier: mana \ varepsilon _i \ sim \ mathcal L (0, b) , yaitu , Distribusi Laplace dengan 0 mean dan parameter skala b , semuanya saling independen. Pertimbangkan estimasi kemungkinan maksimum untuk parameter yang tidak diketahui \ boldsymbol \ beta : - \ log p (\...
Saat ini saya sedang menulis algoritma untuk privasi diferensial menggunakan mekanisme Laplace. Sayangnya saya tidak memiliki latar belakang statistik, oleh karena itu banyak istilah yang tidak saya ketahui. Jadi sekarang saya tersandung istilah: kebisingan Laplace . Untuk membuat diferensial...