Thống kê và dữ liệu lớn

2

Máy Boltzmann bị hạn chế: nó được sử dụng như thế nào trong học máy?

Lý lịch: Có, Máy Boltzmann bị hạn chế (RBM) CÓ THỂ được sử dụng để khởi tạo các trọng số của mạng thần kinh. Ngoài ra, nó có thể được sử dụng theo cách "từng lớp" để xây dựng một mạng lưới niềm tin sâu sắc (nghĩa là để đào …

21 machine-learning neural-networks deep-learning deep-belief-networks rbm

4

Các thuật toán Machine Learning hay Deep Learning có thể được sử dụng để cải thiện quy trình lấy mẫu của kỹ thuật MCMC không?

Dựa trên kiến thức nhỏ mà tôi có về các phương pháp MCMC (Markov chain Monte Carlo), tôi hiểu rằng lấy mẫu là một phần quan trọng của kỹ thuật nói trên. Các phương pháp lấy mẫu thường được sử dụng là Hamilton và Đô thị. Có cách nào để …

21 machine-learning mcmc monte-carlo markov-process

7

Ai đó có thể giúp giải thích sự khác biệt giữa độc lập và ngẫu nhiên?

Trong thống kê, độc lập và ngẫu nhiên có mô tả các đặc điểm giống nhau không? Sự khác biệt giữa chúng là gì? Chúng ta thường bắt gặp các mô tả như "hai biến ngẫu nhiên độc lập" hoặc "lấy mẫu ngẫu nhiên". Tôi tự hỏi sự khác biệt …

21 distributions sampling randomness

4

Sự khác biệt giữa các giả định làm cơ sở cho mối tương quan và phép thử độ dốc hồi quy có ý nghĩa

Câu hỏi của tôi nảy sinh từ một cuộc thảo luận với @whuber trong các bình luận của một câu hỏi khác . Cụ thể, nhận xét của @whuber như sau: Một lý do có thể làm bạn ngạc nhiên là các giả định trong thử nghiệm tương quan và …

21 regression correlation p-value assumptions

5

Quá liều: Không có viên đạn bạc?

Tôi hiểu rằng ngay cả khi tuân theo các quy trình lựa chọn mô hình và xác thực chéo phù hợp, việc quá mức sẽ xảy ra nếu một người tìm kiếm một mô hình đủ mạnh , trừ khi người ta áp đặt các hạn chế về độ phức …

21 machine-learning cross-validation goodness-of-fit scikit-learn caret

1

Các bộ dữ liệu giống như Anscombe với cùng một ô và biểu đồ râu (trung bình / std / median / MAD / min / max)

EDIT: Khi câu hỏi này được đưa ra, một bản tóm tắt: tìm các bộ dữ liệu có ý nghĩa và có thể diễn giải khác nhau với cùng một số liệu thống kê hỗn hợp (trung bình, trung bình, trung bình và phân tán liên quan của chúng và …

21 regression descriptive-statistics curve-fitting estimators

3

Gradient Descent có thể cho các SVM được nhân (nếu vậy, tại sao mọi người sử dụng Lập trình bậc hai)?

Tại sao mọi người sử dụng các kỹ thuật lập trình bậc hai (như SMO) khi xử lý các SVM được nhân? Điều gì sai với Gradient Descent? Có thể sử dụng với hạt nhân hay nó quá chậm (và tại sao?). Đây là một bối cảnh nhỏ hơn: cố …

21 svm kernel-trick gradient-descent

2

Tăng cường mạng lưới thần kinh

Gần đây tôi đang nghiên cứu về các thuật toán tăng cường, chẳng hạn như adaboost, tăng cường độ dốc và tôi đã biết một thực tế rằng người học yếu được sử dụng phổ biến nhất là cây. Tôi thực sự muốn biết có một số ví dụ thành …

21 neural-networks deep-learning boosting ensemble dropout

4

Học Semi có giám sát học tập - có phải là quá mức?

Tôi đang đọc báo cáo về giải pháp chiến thắng của một cuộc thi Kaggle ( Phân loại phần mềm độc hại ). Các báo cáo có thể được tìm thấy trong bài diễn đàn này . Vấn đề là một vấn đề phân loại (chín lớp, số liệu là …

21 machine-learning random-forest boosting overfitting semi-supervised

3

Tại sao phân phối logistic được gọi là logistic logistic?

"Logistic" về phân phối logistic, theo cách hiểu thông thường là gì? Từ nguyên của và cơ sở từ vựng cho tên, không chỉ là định nghĩa toán học thuần túy là gì?

21 terminology history etymology logistic-curve logistic-distribution

3

Làm thế nào để dự đoán kết quả chỉ với các trường hợp tích cực như đào tạo?

Để đơn giản, giả sử tôi đang làm việc với ví dụ cổ điển về email spam / không phải thư rác. Tôi có một bộ 20000 email. Trong số này, tôi biết rằng 2000 là thư rác nhưng tôi không có ví dụ nào về email không phải thư …

21 machine-learning predictive-models unsupervised-learning supervised-learning semi-supervised

2

Thêm trọng số vào hồi quy logistic cho dữ liệu mất cân bằng

Tôi muốn mô hình một hồi quy logistic với dữ liệu mất cân bằng (9: 1). Tôi muốn thử tùy chọn trọng số trong glmhàm trong R, nhưng tôi không chắc chắn 100% nó làm gì. Hãy nói biến đầu ra của tôi là c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1). bây giờ tôi muốn tăng …

21 regression logistic classification unbalanced-classes weighted-data

1

Bootstrapping vs Bayesian Bootstrapping về mặt khái niệm?

Tôi đang gặp khó khăn trong việc hiểu quy trình Bootstrapping của Bayes là gì và nó khác với bootstrapping thông thường của bạn như thế nào. Và nếu ai đó có thể đưa ra một đánh giá trực quan / khái niệm và so sánh cả hai, điều đó …

21 bayesian sampling bootstrap

2

bảo hiểm khoảng tin cậy với ước tính thường xuyên

Giả sử tôi đang cố gắng ước tính một số lượng lớn các tham số từ một số dữ liệu chiều cao, sử dụng một số loại ước tính chính quy. Trình chuẩn hóa đưa ra một số sai lệch trong các ước tính, nhưng nó vẫn có thể là …

21 confidence-interval bias regularization ridge-regression coverage-probability

1

Có phải tôi vừa phát minh ra một phương pháp Bayes để phân tích các đường cong ROC?

Lời nói đầu Đây là một bài dài. Nếu bạn đang đọc lại phần này, xin lưu ý rằng tôi đã sửa đổi phần câu hỏi, mặc dù tài liệu nền vẫn giữ nguyên. Ngoài ra, tôi tin rằng tôi đã nghĩ ra một giải pháp cho vấn đề này. …

21 machine-learning bayesian sampling roc auc