АО
А в чём проблема?
В 1.0.0 последнее равенство выдает
В 1.0.0 последнее равенство выдает
true=== выдаёт true. Так что компилятор уже совсем умным стал.Size: a a a
2018 September 26
АО
Более того, даже
АО
Правда
struct Foo
x::Vector{Int}
end
a = Foo([1, 2])
b = Foo([1, 2])
a == b # false
a.x == b.x # true
KT
Да я всё ещё на 0.5 сижу или что тут у меня на работе
KT
тогда пардон ) потому что ранее это были неравные вещи, и меня это очень удивило
KT
в Disctributions есть функция, которая считает cdf для одномерных распределений, но почему-то нет функции для многомерных ... в частности, даже для нормального нет :(
KT
если вдруг кто видел cdf для нормального многомерного распределения... либо знает, как его можно посчитать без чудовищной погрешности — напишите пожалуйста!!
A
Оценка Cdf многомерных данных с малой погрешностью это считай решение задачи ML в общем виде
KT
я мало дел с оптимизацией имел до этого момента, не в курсе, какие там фокусы используются. Может, можно какие-то симметрии найти и упростить выражение? даже не знаю, какие тут хитрости есть
NC
cdf для одномерной случайной величины — это функция x, равная вероятности того, что случайная величина не больше x. Как она будет определена для многомерной случайной величины?
KT
она берется от x1, ... x_n и равна вероятности того, что первая координата не больше x1, вторая не больше x2 и т.д.
NC
нормальное распределение — с произвольными параметрами, или можно предположить, что матрица ковариаций диагональна?
KT
да, с произвольными, если бы там независимы все были, то я бы разложил в произведение )
A
если вдруг кто видел cdf для нормального многомерного распределения... либо знает, как его можно посчитать без чудовищной погрешности — напишите пожалуйста!!
А,для нормального многомерного, сорри, думал оценка неизвестной плотности... типа empiric cdf
A
если вдруг кто видел cdf для нормального многомерного распределения... либо знает, как его можно посчитать без чудовищной погрешности — напишите пожалуйста!!
А что значит посчитать? Оценить параметры из данных?
KT
ну дана точка (x1, ... x_n), посчитать F(x1, ... x_n) — значение функции распределения в этой точке
KT
это какой-то большой n-мерный интеграл от большой области от чего-то очень маленького (плотности), и нехорошо получается
2018 September 27
A
Надо специальные вычислительные методы использовать.
https://www.itl.nist.gov/div898/software/dataplot/refman2/auxillar/mvncdf.htm
This command uses codes provided by Alan Genz (see the Reference seciton below).
https://www.itl.nist.gov/div898/software/dataplot/refman2/auxillar/mvncdf.htm
This command uses codes provided by Alan Genz (see the Reference seciton below).