वीडियो: बहाव के साथ रैंडम वॉक क्या है?
2024 लेखक: Miles Stephen | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:36
बहाव के साथ यादृच्छिक चलना . एक के लिए बहाव के साथ यादृच्छिक चलना , कल की कीमत का सबसे अच्छा पूर्वानुमान आज का मूल्य प्लस a. है अभिप्राय अवधि। कोई सोच सकता है अभिप्राय मूल्य में एक प्रवृत्ति को मापने के रूप में (शायद दीर्घकालिक मुद्रास्फीति को दर्शाता है)। देखते हुए अभिप्राय आमतौर पर स्थिर माना जाता है। संबंधित: माध्य प्रत्यावर्तन।
यह भी जानिए, बिना ड्रिफ्ट के रैंडम वॉक क्या है?
यह तथाकथित है यादृच्छिक रूप से - टहल लो - के बग़ैर - अभिप्राय मॉडल: यह मानता है कि, समय के प्रत्येक बिंदु पर, श्रृंखला केवल a. लेती है यादृच्छिक रूप से अपनी अंतिम दर्ज की गई स्थिति से दूर कदमों के साथ, जिसका माध्य मान शून्य है।
यह भी जानिए, क्या ड्रिफ्ट के साथ एक यादृच्छिक चलना स्थिर है? ए चहलकदमी के साथ या बिना अभिप्राय a. में परिवर्तित किया जा सकता है स्थावर अंतर द्वारा प्रक्रिया (Y. घटाना)टी-1 Y. सेटी, अंतर लेना Yटी - यूटी-1) के अनुरूप Yटी - यूटी-1 =टी या यूटी - यूटी-1 = α +टी और फिर प्रक्रिया में अंतर हो जाता है- स्थावर.
यह भी सवाल है कि एक यादृच्छिक चलने की प्रक्रिया क्या है?
ए चहलकदमी एक के रूप में परिभाषित किया गया है प्रक्रिया जहां एक चर का वर्तमान मूल्य पिछले मूल्य से बना है। प्लस एक सफेद शोर के रूप में परिभाषित एक त्रुटि शब्द (शून्य माध्य और विचरण एक के साथ एक सामान्य चर)। बीजगणितीय रूप से a चहलकदमी इस प्रकार दर्शाया गया है: yt = yt−1 + t।
एक बहाव शब्द क्या है?
संभाव्यता सिद्धांत में, स्टोकेस्टिक अभिप्राय एक स्टोकेस्टिक (यादृच्छिक) प्रक्रिया के औसत मूल्य का परिवर्तन है। एक संबंधित अवधारणा है अभिप्राय दर, वह दर है जिस पर औसत बदलता है। उदाहरण के लिए, एक प्रक्रिया जो एक श्रृंखला में शीर्षों की संख्या की गणना करती है। फेयर कॉइन टॉस में a. होता है अभिप्राय 1/2 प्रति टॉस की दर से।
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रैंडम वॉक स्थिर क्यों नहीं है?
नहीं ऐसा नहीं है। रैंडम वॉक गैर-स्थिर हैं। लेकिन सभी गैर-स्थिर प्रक्रियाएं यादृच्छिक चलना नहीं हैं। एक गैर-स्थिर समय श्रृंखला का माध्य और/या विचरण समय के साथ स्थिर नहीं होता है
मशीन लर्निंग में रैंडम वॉक क्या है?
ए: मशीन लर्निंग में, एक 'रैंडम वॉक' दृष्टिकोण को विभिन्न तरीकों से लागू किया जा सकता है ताकि तकनीक को बड़े प्रशिक्षण डेटा सेट के माध्यम से छानने में मदद मिल सके जो मशीन की अंतिम समझ के लिए आधार प्रदान करते हैं। एक यादृच्छिक चलना, गणितीय रूप से, कुछ ऐसा है जिसे कई अलग-अलग तकनीकी तरीकों से वर्णित किया जा सकता है
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