O que é passeio aleatório no aprendizado de máquina?
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Vídeo: O que é passeio aleatório no aprendizado de máquina?

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Vídeo: Aprendizagem não-supervisionada e o PageRank - Henrique Dias 2024, Novembro
Anonim

R: Em aprendizado de máquina , uma " Caminhada aleatória "abordagem pode ser aplicada de várias maneiras para ajudar a tecnologia a filtrar os grandes conjuntos de dados de treinamento que fornecem a base para o da máquina compreensão eventual. UMA Caminhada aleatória , matematicamente, é algo que pode ser descrito de várias maneiras técnicas diferentes.

Da mesma forma, o que é um passeio aleatório nas estatísticas?

UMA Caminhada aleatória refere-se a qualquer processo no qual não haja um padrão ou tendência observável; ou seja, onde os movimentos de um objeto, ou os valores tomados por uma determinada variável, são completamente aleatória.

Da mesma forma, o que é um algoritmo de passeio aleatório? o Algoritmo de caminhada aleatória . Caminhada aleatória é um algoritmo que fornece aleatória caminhos em um gráfico. UMA Caminhada aleatória significa que começamos em um nó, escolha um vizinho para navegar aleatória ou com base em uma distribuição de probabilidade fornecida e, em seguida, faça o mesmo a partir desse nó, mantendo o caminho resultante em uma lista.

Levando isso em consideração, o passeio aleatório é uma cadeia de Markov?

Cadeias de markov e passeios aleatórios são exemplos de aleatória processos, ou seja, uma coleção indexada de aleatória variáveis. Cadeias de markov e passeios aleatórios são exemplos de aleatória processos, ou seja, uma coleção indexada de aleatória variáveis. UMA Caminhada aleatória é um tipo específico de processo aleatório composto de uma soma de iid aleatória variáveis.

O que é floresta aleatória é um passeio aleatório estacionário ou não por quê?

Não , isto é não . Passeios Aleatórios estão não estacionário . Mas não tudo não estacionário processos são passeios aleatórios . UMA não estacionário a média e / ou variância da série temporal são não constante ao longo do tempo.

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