Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi bối rối về cách quyết định nên coi thời gian là liên tục hay rời rạc trong phân tích sinh tồn. Cụ thể, tôi muốn sử dụng phân tích sinh tồn để xác định các biến số ở cấp độ trẻ em và hộ gia đình có sự khác …

20 survival  ties 

Người ta thường sử dụng khoảnh khắc thứ hai, thứ ba và thứ tư của phân phối để mô tả các thuộc tính nhất định. Các khoảnh khắc một phần hoặc khoảnh khắc cao hơn lần thứ tư có mô tả bất kỳ thuộc tính hữu ích nào của phân …

20 distributions  moments  partial-moments 

Tôi đang làm việc để tạo một trang web, hiển thị dữ liệu điều tra dân số cho người dùng đã chọn Đa giác & muốn hiển thị bằng biểu đồ phân phối các tham số khác nhau (một biểu đồ cho mỗi tham số). Dữ liệu thường có các …

20 distributions  data-visualization  boxplot 

Angrist và Pischke đã đề xuất rằng Robust (nghĩa là mạnh mẽ đối với sự không đồng nhất hoặc phương sai không đồng đều) Các lỗi tiêu chuẩn được báo cáo là một vấn đề tất nhiên thay vì kiểm tra nó. Hai câu hỏi: Điều gì có tác động …

20 regression  standard-error  heteroscedasticity  robust-standard-error 

Sau khi một mô hình ARMA phù hợp với một chuỗi thời gian, người ta thường kiểm tra các phần dư thông qua thử nghiệm portmanteau Ljung-Box (trong số các thử nghiệm khác). Thử nghiệm Ljung-Box trả về giá trị ap. Nó có một tham số, h , là số …

20 time-series 

Bối cảnh Gaussian đa biến xuất hiện thường xuyên trong Machine Learning và các kết quả sau được sử dụng trong nhiều sách và khóa học ML mà không có đạo hàm. Dữ liệu đã cho dưới dạng ma trận có kích thước , nếu chúng ta giả sử rằng …

20 normal-distribution  maximum-likelihood  estimators  multivariate-normal 

Tôi đang cố gắng để hiểu XGBoost hoạt động như thế nào. Tôi đã hiểu cách cây tăng cường độ dốc hoạt động trên Python sklearn. Điều không rõ ràng với tôi là nếu XGBoost hoạt động theo cùng một cách, nhưng nhanh hơn hoặc nếu có sự khác biệt …

20 scikit-learn  boosting  gbm  xgboost 

Về mặt biệt ngữ mạng thần kinh (y = Trọng lượng * x + thiên vị) làm thế nào tôi biết biến nào quan trọng hơn các biến khác? Tôi có một mạng lưới thần kinh với 10 đầu vào, 1 lớp ẩn với 20 nút và 1 lớp đầu …

20 machine-learning  neural-networks  bias  tensorflow  theano 

Các thuật toán di truyền là một dạng của phương pháp tối ưu hóa. Thường thì độ dốc gốc ngẫu nhiên và các dẫn xuất của nó là lựa chọn tốt nhất để tối ưu hóa chức năng, nhưng thuật toán di truyền đôi khi vẫn được sử dụng. Ví …

20 machine-learning  optimization  gradient-descent  genetic-algorithms 

Tôi đang tìm hiểu về Hàm phân phối tích lũy theo kinh nghiệm. Nhưng tôi vẫn không hiểu Tại sao lại gọi là 'Thực nghiệm'? Có sự khác biệt nào giữa CDF theo kinh nghiệm và CDF không?

20 distributions  terminology  cdf  ecdf 

Hãy (Ω,F,μ)(Ω,F,μ)(\Omega,\mathscr{F},\mu) là một không gian xác suất, cho một biến ngẫu nhiên ξ:Ω→Rξ:Ω→R\xi:\Omega \to \mathbb{R} và một σσ\sigma -algebra G⊆FG⊆F\mathscr{G}\subseteq \mathscr{F} chúng ta có thể xây dựng một biến ngẫu nhiên mới E[ξ|G]E[ξ|G]E[\xi|\mathscr{G}] , đó là kỳ vọng có điều kiện. Chính xác là trực giác cho suy nghĩ …

20 probability  conditional-probability  conditional-expectation  conditioning  sigma-algebra 

Gần đây tôi đã trở nên quan tâm đến các LSTM và tôi đã rất ngạc nhiên khi biết rằng các trọng số được chia sẻ theo thời gian. Tôi biết rằng nếu bạn chia sẻ các trọng số theo thời gian, thì chuỗi thời gian đầu vào của bạn …

20 machine-learning  lstm  rnn 

Tôi mới tối ưu hóa. Tôi tiếp tục nhìn thấy các phương trình có siêu ký tự 2 và một chỉ số 2 ở phía bên phải của một chỉ tiêu. Ví dụ, đây là phương trình bình phương nhỏ nhất phút ||Ax−b||22||Ax−b||22 ||Ax-b||^2_2 Tôi nghĩ rằng tôi hiểu siêu …

20 regression  optimization  notation 

Trong khi hai thuật ngữ phổ biến này thường được sử dụng đồng nghĩa, đôi khi dường như có một sự khác biệt. Có thực sự có một sự khác biệt, hoặc chúng chính xác đồng nghĩa?

20 residuals  error  terminology 

Tôi bối rối về cách phân vùng dữ liệu để xác thực chéo k-gấp của việc học tập đồng bộ. Giả sử tôi có một khung học tập chung để phân loại. Lớp đầu tiên của tôi chứa các mô hình phân loại, ví dụ: Svm, cây quyết định. Lớp …

20 classification  cross-validation  ensemble