Стохастическая аппроксимация
Стохастическая аппроксимация Стохастический градиентный метод используется для оптимизации функций с неизвестными градиентами. Метод основан на аппроксимации условного математического ожидания градиента. […]
Стохастическая аппроксимация Стохастический градиентный метод используется для оптимизации функций с неизвестными градиентами. Метод основан на аппроксимации условного математического ожидания градиента. […]
Дельта-метод Дельта-метод используется для оценки параметров распределений на основе выборочных данных. Метод основан на разложении Тейлора и применении центральной предельной
Распространение неопределенности Неопределенность в измерениях и вычислениях связана с ошибками и неточностью. Рассмотрение неопределенности включает определение дисперсии и стандартного отклонения.
Стохастический градиентный спуск Стохастический градиентный спуск (SGD) — популярный метод оптимизации в машинном обучении. SGD использует градиент функции потерь для
Метод Монте-Карло Монте-Карло моделирование — метод статистического моделирования, основанный на случайности. Моделирование методом Монте-Карло используется для изучения явлений с высокой