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Генерация выборки значений непрерывного случайного вектора
Генерация выборки значений непрерывного случайного вектора
В заметке приводится описание одного способа генерации выборки значений непрерывного случайного вектора с заданным распределением на основе датчика псевдослучайных чисел, равномерно распределённых в интервале (0; 1).
Vladislav Branishti
FSU-MATH2300-Project7
FSU-MATH2300-Project7
The last project in Calculus 1 at Fitchburg State. Students work through steps to develop two different formulations of Simpson's Rule for estimating integrals.
Sarah Wright
Solucion parcial 3
Solucion parcial 3
Solución al tercer examen parcial del curso de Algebra
Memo Garro
Tarefa 4 Valdir
Tarefa 4 Valdir
Tarefa 4
Valdir Santos
Teorema de eliminación de corte
Teorema de eliminación de corte
Comparto este trabajo para quien le pueda servir la plantilla que utilizamos, únicamente con fines educativos.
Diego Londoño
FSU-MATH2400-Project4
FSU-MATH2400-Project4
This project introduces the idea of recursive sequences. Students then prove that a given recursive sequence converges and find its limit. The final portion of the project is a derivation and investigation of the Fibonacci Sequence and the Golden Ratio.
Sarah Wright
Una revisión del método Distance Weighted Discrimination: ¿Una mejora de SVM en dimensiones altas?
Una revisión del método Distance Weighted Discrimination: ¿Una mejora de SVM en dimensiones altas?
El análisis estadístico de alta dimensión y tamaño de muestra pequeño (HDLSS) se está aplicando cada vez más en una amplia gama de contextos. En tales situaciones, se ve que el popular método de la Máquina de Vectores Soporte (SVM) sufre de ''Acumulación de datos'' en el margen, lo que puede disminuir la capacidad de generalización del modelo. Esto conduce al desarrollo de la Distance Weighted Discrimination para encontrar un hiperplano separador . En el presente trabajo se revisa y reproduce, con detalle en la derivación y solución de la función de pérdida que se resuelve usando SOCP, del método desarrollado en e implementado en el entorno R\cite{R}. Basado en el trabajo e implementación de se aplica y comparan resultados a conjuntos de datos reales y simulados (en medida de lo posible los mismos conjuntos de datos utilizados que en) Palabras clave: SVM, kernel, R (el ambiente de cómputo estadístico) y datos de alta dimensión con tamaño de muestra pequeño (data High Dimension Low Sample Size).
José Antonio garcia
The Schroeder-Bernstein theorem
The Schroeder-Bernstein theorem
The Schroeder-Bernstein theorem
Parth Mehta
Lecturas de Métodos Estadísticos Multivariantes
Lecturas de Métodos Estadísticos Multivariantes
Lecturas tomadas de la clase de M.Sc. Fidel Ordoñez, Carrera de Matemática UNAH, 2014
Mauricio Zelaya Aguilar

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