3 什么时候应该考虑使用GMM？ 使计量经济学与众不同的一件事是使用广义矩法。 哪些类型的问题使GMM比其他估算技术更合适？从效率，减少偏差或更具体的参数估计的角度来看，使用GMM有什么好处？ 相反，通过在MLE上使用GMM等会丢失什么？ 15 econometrics generalized-moments
1 使用广义矩法（GMM）计算逻辑回归参数 我想计算与逻辑回归非常相似的回归系数（实际上是具有另一个系数的逻辑回归： 当可以给出时）。我曾考虑过使用GMM来计算系数，但是我不确定应该使用什么时刻条件。A一种1 + e− （b0+ b1个X1个+ b2X2+ … ），A1+e−(b0+b1x1+b2x2+…), \frac{A}{1 + e^{- (b_0 + b_1 x_1 + b_2 x_2 + \ldots)}},一种AA 有人可以帮我吗？ 谢谢！ 13 logistic generalized-moments
1 矩量法和GMM之间有什么区别/关系？ 有人可以向我解释矩量法和GMM（常规矩量法）之间的区别，它们之间的关系以及何时应使用一种或另一种方法吗？ 13 estimation method-of-moments generalized-moments
2 向非统计师解释矩量的广义方法 我该如何解释广义矩方法以及如何将其用于非统计人员？ 到目前为止，我正在研究：这是我们用来根据收集的样本估算条件（例如平均值和方差）的方法。 如何解释通过最小化方差来估计参数矢量的部分？ 11 generalized-moments method-of-moments
1 哪种深度学习模型可以对不互斥的类别进行分类 示例：我的职位描述中有一句话：“英国Java高级工程师”。 我想使用深度学习模型将其预测为2类：English 和IT jobs。如果我使用传统的分类模型，则只能预测softmax最后一层具有功能的标签。因此，我可以使用2个模型神经网络来预测两个类别的“是” /“否”，但是如果我们有更多类别，那就太贵了。那么，我们是否有任何深度学习或机器学习模型可以同时预测2个或更多类别？ “编辑”：使用传统方法使用3个标签，它将由[1,0,0]编码，但在我的情况下，它将由[1,1,0]或[1,1,1]编码 示例：如果我们有3个标签，并且所有这些标签都适合一个句子。因此，如果softmax函数的输出为[0.45，0.35，0.2]，我们应该将其分类为3个标签或2个标签，或者可以是一个？我们这样做的主要问题是：分类为1个，2个或3个标签的最佳阈值是多少？ 9 machine-learning deep-learning natural-language tensorflow sampling distance non-independent application regression machine-learning logistic mixed-model control-group crossover r multivariate-analysis ecology procrustes-analysis vegan regression hypothesis-testing interpretation chi-squared bootstrap r bioinformatics bayesian exponential beta-distribution bernoulli-distribution conjugate-prior distributions bayesian prior beta-distribution covariance naive-bayes smoothing laplace-smoothing distributions data-visualization regression probit penalized estimation unbiased-estimator fisher-information unbalanced-classes bayesian model-selection aic multiple-regression cross-validation regression-coefficients nonlinear-regression standardization naive-bayes trend machine-learning clustering unsupervised-learning wilcoxon-mann-whitney z-score econometrics generalized-moments method-of-moments machine-learning conv-neural-network image-processing ocr machine-learning neural-networks conv-neural-network tensorflow r logistic scoring-rules probability self-study pdf cdf classification svm resampling forecasting rms volatility-forecasting diebold-mariano neural-networks prediction-interval uncertainty
2 何时使用高斯混合模型？ 我是使用GMM的新手。我无法在线找到任何适当的帮助。任何人都可以在“如何确定使用GMM是否适合我的问题？”方面为我提供正确的资源。或出现分类问题“如何决定是否必须使用SVM分类或GMM分类？” 9 classification svm gaussian-mixture generalized-moments