LC8 Hypothesis testing & Computational alternatives
LC8 Hypothesis testing & Computational alternatives假设检验的定义与例子 • 假设检验的形式化定义:假设 $$\theta$$ 是我们感兴趣的未知参数, S 是所有可能的取值集合。我们将 S 分成两个互斥的子集 $$S_0$$ 和 $$S_1$$ : • $$H_0 : \theta \in S_0$$ (零假设),即我们最初...
LC8 Hypothesis testing & Computational alternatives假设检验的定义与例子 • 假设检验的形式化定义:假设 $$\theta$$ 是我们感兴趣的未知参数, S 是所有可能的取值集合。我们将 S 分成两个互斥的子集 $$S_0$$ 和 $$S_1$$ : • $$H_0 : \theta \in S_0$$ (零假设),即我们最初...
LC3 Random variables and discrete probability distributionsRandom variableFormal definition of a random variable:A function mapping the sample space to the real line X : Function that maps outcomes...
LC 7. Confidence intervals and univariate hypothesis testingDescriptive statistics:Concerned with observed data: finding sample means, sample medians etc. Inferential statistics:Infers properties o...
Intro本课程广泛介绍机器学习和统计模式识别。主题包括:监督学习(生成/判别学习、参数化/非参数化学习、神经网络、支持向量机);无监督学习(聚类、维度缩减、核方法);学习理论(偏差/方差权衡,实用建议);强化学习和自适应控制。本课程还将讨论机器学习的最新应用,如机器人控制、数据挖掘、自主导航、生物信息学、语音识别以及文本和网页数据处理。 Res 2018 年秋...