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分類と回帰を同時に行うことができるアルゴリズムがあるかどうか疑問に思っています。たとえば、アルゴリズムに分類子を学習させたいと同時に、各ラベル内で連続ターゲットも学習させます。したがって、トレーニングの例ごとに、カテゴリラベルと連続値があります。 最初に分類器をトレーニングし、次に各ラベル内のリグレッサーをトレーニングできますが、両方を実行できるアルゴリズムがあれば素晴らしいと思います。

25 regression  machine-learning  classification  predictive-models  finite-mixture-model 

場合はf1,…,fkf1,…,fkf_1,\ldots,f_kアルゴリズムが利用可能である私は、シミュレートすることができ、そこから密度、すなわち、知られています。製品が積分可能な場合、この製品密度からシミュレートする一般的なアプローチはありますかからのシミュレーターF I∏i=1kfi(x)αiα1,…,αk>0∏i=1kfi(x)αiα1,…,αk>0\prod_{i=1}^k f_i(x)^{\alpha_i}\qquad \alpha_1,\ldots,\alpha_k>0fifif_iの？

20 simulation  monte-carlo  geometric-mean  scalability  finite-mixture-model 

注：これは宿題の問題ですので、完全な答えは出さないでください。 正規分布の2つの変数AとBがあります（平均と分散は既知です）。Cが50％の確率でA、50％の確率でBとして定義されているとします。Cも正規分布しているかどうかをどのように証明しますか？そうである場合、その平均と分散は何ですか？ AとBのPDFをこのように組み合わせる方法はわかりませんが、理想的には、誰かが私を正しい方向に向けることができる場合、私の攻撃計画はCのPDFを派生させて、それがaであるかどうかを示すことです通常のPDFのバリエーション。

8 self-study  random-variable  gaussian-mixture  finite-mixture-model