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无穷维参数空间中的分布滞后估计下载
weixin_39821746
2019-07-04 11:00:17
英文名称:Distributed Lag Estimation When The Parametre Space Is Explicitly Infinite-Dimensional,作者:Christorpher A. Sims,来自:University of Minnesota。全英文,共十五页,还没拜读,应该没错,据说难度不小。
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//download.csdn.net/download/handong1587/2815184?utm_source=bbsseo
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英文名称:Distributed Lag Estimation When The Parametre Space Is Explicitly Infinite-Dimensional,作者:Christorpher A. Sims,来自:University of Minnesota。全英文,共十五页,还没拜读,应该没错,据说难度不小。 相关下载链接://download.csdn.net/download/handong1587/2815184?utm_source=bbsseo
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无穷
维
参数
空间
中
的
分布
滞后
估计
英文名称:Distributed Lag Estimation When The Parametre Space Is Explicitly Infinite-Dimensional,作者:Christorpher A. Sims,来自:University of Minnesota。全英文,共十五页,还没拜读,应该没错,据说难度不小。
非自治吊桥方程的一致吸引子及其
维
数
估计
(2009年)
研究了非自治吊桥方程长时间的动力学行为。运用具有两个
参数
的算子簇来描述非自治
无穷
维
动力系统的方法,证明了该系统的一致吸引子的存在性,并对其Hausdorff
维
数进行了
估计
。
世上最牛博士论文是这样的!
全世界只有3.14 % 的人关注了数据与算法之美第五牛博士论文就是在还没答辩之前已经发表在最好的期刊上,而且鉴于论文很长,该期刊必须像小说一样连载。实例:张五常博士论文《...
机器学习算法——马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)
什么是MCMC,什么时候使用它 MCMC只是一种从
分布
中
抽样的算法。这个术语代表“马尔可夫链蒙特卡罗”,因为它是一种使用了“马尔可夫链”的“蒙特卡罗”(即随机)方法。MCMC只是一种蒙特卡罗方法。 为什么我要从
分布
抽样呢? 从
分布
抽样是解决一些问题的最简单的方法。 也许在贝叶斯推断
中
最常见的方式是使用MCMC来从某些模型的后验概率
分布
中
抽取样本。有了这些示例,你就可以问这样
【视频】马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享
在贝叶斯方法
中
,马尔可夫链蒙特卡罗方法尤其神秘。它们肯定是数学繁重且计算量大的过程,但它们背后的基本推理,就像数据科学
中
的许多其他东西一样,可以变得直观。这就是我的目标。相关视频,时长08:47那么,什么是马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法?简短的回答是:MCMC 方法用于通过概率
空间
中
的随机抽样来近似感兴趣
参数
的后验
分布
。在这篇文章
中
,我将解释这个简短的答案。首先,一些术语。感兴趣的
参数
只是总结我们感兴趣的现象的一些数字。通常我们使用统计数据来
估计
参数
。例如,如果我们想了解成年人的身高,我们感兴趣的
参数
可
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