Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi quan tâm đến hồi quy với các mạng lưới thần kinh. Mạng nơ-ron với các nút ẩn không + kết nối lớp bỏ qua là mô hình tuyến tính. Điều gì về các mạng lưới thần kinh tương tự nhưng với các nút ẩn? Tôi tự hỏi vai trò …

26 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Gần đây tôi thấy cần phải lấy ra một pdf cho bình phương của một biến ngẫu nhiên bình thường với giá trị trung bình 0. Vì bất kỳ lý do gì, tôi đã chọn không bình thường hóa phương sai trước đó. Nếu tôi làm điều này một cách …

26 normal-distribution  gamma-distribution 

Tôi đã tìm thấy rất nhiều trên internet về việc giải thích các hiệu ứng ngẫu nhiên và cố định. Tuy nhiên tôi không thể lấy nguồn ghim xuống như sau: Sự khác biệt toán học giữa hiệu ứng ngẫu nhiên và cố định là gì? Điều đó có nghĩa …

26 mathematical-statistics  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model 

Lấy cảm hứng từ bài nói chuyện của Peter Donnelly tại TED , trong đó anh ấy thảo luận về việc sẽ mất bao lâu để một mẫu nhất định xuất hiện trong một loạt các lần tung đồng xu, tôi đã tạo ra đoạn script sau trong R. Đưa …

26 r  probability  stochastic-processes 

Trước đây tôi đã sử dụng pro pro để dự báo chuỗi thời gian đơn biến, nhưng tôi đang chuyển luồng công việc của mình sang R. Gói dự báo cho R chứa rất nhiều chức năng hữu ích, nhưng một điều nó không làm là bất kỳ loại chuyển …

26 r  time-series  data-transformation  forecasting  arima 

trong gần như tất cả các ví dụ mã mà tôi đã thấy về VAE, các hàm mất được định nghĩa như sau (đây là mã tenorflow, nhưng tôi đã thấy tương tự đối với theano, đèn pin, v.v. Nó cũng là một mạng lưới, nhưng điều đó cũng không …

26 machine-learning  deep-learning  tensorflow  autoencoders  variational-bayes 

Tôi có một bộ dữ liệu rất mất cân bằng. Tôi đang cố gắng làm theo lời khuyên điều chỉnh và sử dụng scale_pos_weightnhưng không chắc tôi nên điều chỉnh nó như thế nào. Tôi có thể thấy điều RegLossObj.GetGradientđó: if (info.labels[i] == 1.0f) w *= param_.scale_pos_weight do đó, một …

26 unbalanced-classes  xgboost 

Có đúng là các phương pháp Bayes không phù hợp? (Tôi đã thấy một số giấy tờ và hướng dẫn đưa ra yêu cầu này) Ví dụ: nếu chúng ta áp dụng Quy trình Gaussian cho MNIST (phân loại chữ số viết tay), nhưng chỉ hiển thị cho nó một …

25 bayesian  nonparametric  gaussian-process  overfitting  misspecification 

Tôi nhớ đã đọc cách đây một thời gian rằng trong những cuốn sách cũ (thời tiền máy tính), những chữ số cuối cùng của lượng tử lý thuyết được hiển thị trong phần phụ lục là không chính xác để ngăn chặn đạo văn (ý tưởng sẽ là nếu …

25 references  history  tables 

Tôi tự hỏi liệu có thuật toán nào có thể thực hiện phân loại và hồi quy cùng một lúc không. Ví dụ, tôi muốn cho thuật toán học một trình phân loại, đồng thời trong mỗi nhãn, nó cũng học một mục tiêu liên tục. Do đó, đối với …

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

Giả sử rằng một mô hình có độ chính xác 100% trên dữ liệu huấn luyện, nhưng độ chính xác 70% trên dữ liệu thử nghiệm. Là đối số sau đây đúng về mô hình này? Rõ ràng rằng đây là một mô hình quá mức. Độ chính xác kiểm …

25 model  accuracy  overfitting 

Tôi muốn sử dụng học tập sâu trong dự án của tôi. Tôi đã xem qua một vài bài báo và một câu hỏi xảy ra với tôi: có sự khác biệt nào giữa mạng thần kinh tích chập và học sâu không? Là những điều này giống nhau hoặc …

25 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology  conv-neural-network 

Tôi đã tự hỏi, tại sao việc học máy theo nguyên tắc / lý thuyết lại quan trọng đến vậy? Từ quan điểm cá nhân như một con người, tôi có thể hiểu tại sao Machine Learning nguyên tắc lại quan trọng: con người thích hiểu những gì họ đang …

25 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  theory 

Báo giá khối bên dưới, từ các nhà lãnh đạo trong lĩnh vực mô hình hiệu ứng hỗn hợp, tuyên bố rằng phối hợp dịch chuyển trong các mô hình có tương quan bằng không giữa các hiệu ứng ngẫu nhiên (mô hình 'ZCP') thay đổi dự đoán mô hình. …

25 r  mixed-model  lme4-nlme 

Tôi đang đọc về hàm lượng tử, nhưng nó không rõ ràng với tôi. Bạn có thể cung cấp một lời giải thích trực quan hơn so với giải thích dưới đây? Vì cdf là một hàm tăng đơn điệu, nên nó có nghịch đảo; hãy để chúng tôi biểu …

25 distributions  cdf  inverse-cdf  quantile-function