Understanding Poisson-approximation

Understanding Poisson-approximation resampling
Generalized linear models are an extension of the general linear model. Poisson
regression is a situation of generalized models. The dependent variable obeys
Poisson distribution.
Poisson sampling will be run on the Map of the MapReduce task because it occurs for
input data points. This doesn't guarantee that every data point will be considered into
the model, which is better than multinomial resampling of full datasets. But it will
guarantee the generation of independent samples by using N training input points.

different models for an ensemble classifier

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับการเปลี่ยนความละเอียดของปัวประมาณแบบจำลองเชิงเส้นเมจแบบทั่วไปส่วนขยายของแบบจำลองเชิงเส้นทั่วไป ปัวถดถอยคือ สถานการณ์รุ่นเมจแบบทั่วไป ตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับการปฏิบัติตามการแจกแจงปัวซองสุ่มปัวสามารถรันแผนที่งาน MapReduce เนื่องจากมันเกิดขึ้นป้อนข้อมูลคะแนน นี้ไม่รับประกันว่า ทุกจุดข้อมูลจะถือว่าเป็นรูปแบบ ที่ดีกว่าก็ตามเปลี่ยนความละเอียดของของ datasets เต็ม แต่มันจะรับประกันการสร้างอย่างอิสระ โดยใช้ N จุดป้อนข้อมูลฝึกอบรมแบบที่แตกต่างสำหรับ classifier มีวงดนตรี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การทำความเข้าใจ Poisson-ประมาณ resampling
ทั่วไปแบบเชิงเส้นเป็นส่วนขยายของรูปแบบเชิงเส้นทั่วไป Poisson
ถดถอยเป็นสถานการณ์แบบทั่วไป ตัวแปรตามเชื่อฟัง
Poisson กระจาย
Poisson ตัวอย่างจะถูกเรียกใช้แผนที่ของงาน MapReduce เพราะมันเกิดขึ้นสำหรับ
จุดที่ข้อมูลเข้า นี้ไม่ได้รับประกันว่าจุดข้อมูลทุกคนจะได้รับการพิจารณาให้เป็น
รูปแบบที่ดีกว่า resampling พหุนามของชุดข้อมูลเต็มรูปแบบ แต่มันจะ
รับประกันรุ่นของตัวอย่างที่เป็นอิสระโดยใช้การป้อนข้อมูลการฝึกอบรมจุด N รุ่นแตกต่างกันสำหรับลักษณนามทั้งมวล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

500
แบบสุ่มซ้ำความเข้าใจประมาณแบบเชิงเส้นเป็นส่วนขยายของตัวแบบเชิงเส้นทั่วไป 500
ถดถอยเป็นสถานการณ์แบบทั่วไป . ตัวแปรเชื่อฟัง

ปัวซอการสุ่มตัวอย่างการแจกแจงปัวส์ซอง จะวิ่งบนแผนที่ของ mapreduce งานเพราะมันเกิด
ข้อมูลจุด นี้ไม่ได้รับประกันว่าทุกจุดข้อมูลจะได้รับการพิจารณาเป็น
รูปแบบ ซึ่งดีกว่าโดยสุ่มซ้ำเต็มชุดข้อมูล แต่มันจะ
รับประกันรุ่นตัวอย่างอิสระ โดยการใช้ n จุดเข้าอบรม

รุ่นแตกต่างกันสำหรับชุดลักษณนาม