利用L-S定理，充分完备统计量法是寻找UMVUE的最方便方法，不过实际运用时还需要一些小技巧，比如如何写出充分完备统计量、如何找到无偏估计、如何求条件期望，等等。课本上的例题几乎涵盖了所有这些技巧，我们今天以一些课后习题为例，解析这些技巧的实际运用。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误 ...
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2021-02-15 12:20:17
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线性回归的一个问题可能是有可能出现欠拟合（如下图所示样本），因为它求的是具有最小均方误差的无偏估计。如果模型欠拟合将不能取得最好的预测效果。所以有些方法允许在估计中引入一些偏差，从而降低预测的均方误差。其中的一个方法是局部加权线性回归。在该算法中，我们给待预测点附近的每一个点赋予一定的权重，在这个子 ...
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2020-09-24 22:13:45
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在进行路径追踪时，一个要解决的问题是怎样以有限的资源来无偏估计具有无限长度路径的光照贡献。俄罗斯轮盘是解决这个问题的一种方法，它基于这样一种思路：对于物理正确的光照传输，长度越长的路径其反射的光照越小，因此可以将贡献量足够小的路径剔除掉。 为了应用俄罗斯轮盘，我们在每次要投射一条新的路径的时候，设定 ...
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2020-04-15 21:04:55
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ABSTRACT 在本文中，我们探讨了从线条生成逼真的人脸图像的任务。先前的基于条件生成对抗网络(cGANs)的方法已经证明，当条件图像和输出图像共享对齐良好的结构时，它们能够生成视觉上可信的图像。然而，这些模型无法合成具有完整定义结构的人脸图像，例如眼睛、鼻子、嘴巴等，特别是当条件线图缺少一个或多 ...
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2019-11-28 19:32:53
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_16587307/article/details/81328773 最近学习又接触到了样本方差估计，我重新想到了这个问题，很幸运这篇文章写的很好，解决了之前似懂非懂的困扰 证明过程（不是推导） 为什么？ 当样本均值已知时的证明： ...
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2019-10-22 22:04:18
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https://zhidao.baidu.com/question/689931018470753924.html ...
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2019-07-30 00:43:16
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随机森林有一个重要的优点就是，没有必要对它进行交叉验证或者用一个独立的测试集来获得误差的一个无偏估计。它可以在内部进行评估，也就是说在生成的过程中就可以对误差建立一个无偏估计。 随机森铃在生成每颗决策树时，会随机且有放回的抽取样本，每棵决策树会有大概1/3的样本未抽取到，这些样本就是每棵树的oob样 ...
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2019-07-08 13:36:02
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我们常常被问到"方差的无偏估计如何计算？和有偏估计的区别是什么？"，心想"哎呀，又忘了"。本篇回归问题本质，带你理解这些名词背后解决的实际问题。 一、基本概念 解题第一步是理解题意，通过示例首先搞清楚以下几个概念。 假如你想调研所在大学女生的身高，你站在厕所门口（女生一般爱上厕所^~^），随机去问n ...
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2019-06-06 18:45:32
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https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/79633207 为什么样本方差的分母是n-1？为什么它又叫做无偏估计？ 至于为什么是n-1，可以看这篇文章： https://blog.csdn.net/hearthougan/article/de ...
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2019-04-08 21:43:33
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