Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi đang đấu tranh để hiểu đạo hàm của lỗi dự đoán dự kiến ​​ở bên dưới (ESL), đặc biệt là về đạo hàm 2,11 và 2,12 (điều hòa, bước tiến tới mức tối thiểu theo điểm). Bất kỳ con trỏ hoặc liên kết nhiều đánh giá cao. Dưới đây …

20 regression  prediction  error 

"Giám sát từ xa" là một kế hoạch học tập trong đó một bộ phân loại được học với một tập huấn luyện được dán nhãn yếu (dữ liệu đào tạo được dán nhãn tự động dựa trên các quy tắc / quy tắc). Tôi nghĩ rằng cả học tập …

20 machine-learning  data-mining  dataset  references  unsupervised-learning 

Tôi đang đọc về hai kỹ thuật diễn giải mô hình bài hoc phổ biến: LIME và SHAP Tôi gặp khó khăn trong việc hiểu sự khác biệt chính trong hai kỹ thuật này. Để trích dẫn Scott Lundberg , bộ não đằng sau SHAP: Các giá trị SHAP đi …

20 model-interpretation  shapley-value  lime 

Tôi đang làm việc trên phân loại giai đoạn giấc ngủ. Tôi đọc một số bài viết nghiên cứu về chủ đề này, nhiều người trong số họ đã sử dụng phương pháp SVM hoặc tập hợp. Có phải là một ý tưởng tốt để sử dụng mạng thần kinh …

20 neural-networks  svm  conv-neural-network  signal-processing 

Có nhiều loại thuật toán MCMC khác nhau: Thủ đô-Hastings Vượn Lấy mẫu quan trọng / từ chối (liên quan). Tại sao người ta sẽ sử dụng lấy mẫu Gibbs thay vì Metropolis-Hastings? Tôi nghi ngờ có những trường hợp khi suy luận có thể dễ dàng hơn với việc …

20 bayesian  simulation  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

Tôi đã đọc giấy bình thường hóa hàng loạt (BN) (1) và không hiểu nhu cầu sử dụng đường trung bình di động để theo dõi độ chính xác của mô hình và ngay cả khi tôi chấp nhận rằng đó là điều đúng đắn, tôi không hiểu những gì …

20 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  batch-normalization 

Tôi đã có một thời gian khó khăn để cố gắng hiểu việc sử dụng hồi quy logistic trong một bài báo. Bài báo có sẵn ở đây sử dụng hồi quy logistic để dự đoán xác suất biến chứng trong phẫu thuật đục thủy tinh thể. Điều khiến tôi …

20 logistic  odds-ratio 

Tôi muốn biết nếu có bất kỳ / một số lợi thế của việc sử dụng lấy mẫu phân tầng thay vì lấy mẫu ngẫu nhiên, khi tách tập dữ liệu gốc thành tập huấn luyện và kiểm tra để phân loại. Ngoài ra, lấy mẫu phân tầng có đưa …

20 classification  cross-validation  random-forest  train  stratification 

Thiết lập của tôi là như sau: Tôi đang làm theo hướng dẫn trong "Mô hình dự đoán ứng dụng". Vì vậy, tôi đã lọc các tính năng tương quan và kết thúc với các điều sau đây: 4900 điểm dữ liệu trong tập huấn luyện và 1600 điểm dữ …

20 machine-learning  boosting  overfitting 

Đối với một nhiệm vụ tôi đã được yêu cầu cung cấp một bằng chứng rằng k-mean hội tụ trong một số bước hữu hạn. Đây là những gì tôi đã viết: CCCE(C)=∑xmini=1k∥x−ci∥2E(C)=∑xmini=1k‖x−ci‖2E(C)=\sum_{\mathbf{x}}\min_{i=1}^{k}\left\Vert \mathbf{x}-\mathbf{c}_{i}\right\Vert ^{2}E(C)E(C)E(C) Bước 2 đề cập đến bước gắn nhãn từng điểm dữ liệu theo trung tâm …

20 mathematical-statistics  k-means 

Tôi bắt gặp một câu hỏi phỏng vấn: Có một chuyến tàu màu đỏ cứ sau 10 phút. Có một chuyến tàu màu xanh cứ sau 15 phút. Cả hai đều bắt đầu từ một thời gian ngẫu nhiên để bạn không có bất kỳ lịch trình nào. Nếu bạn …

19 probability  random-variable  expected-value 

Vì vậy, ở đây tôi đang nghiên cứu suy luận. Tôi muốn rằng ai đó có thể liệt kê những lợi thế của gia đình theo cấp số nhân. Theo họ hàm mũ, ý tôi là các phân phối được cho là f( x | θ ) = h ( …

19 self-study  exponential-family 

Tôi đã đọc báo cáo ĐTM và âm mưu này đã thu hút sự chú ý của tôi. Bây giờ tôi muốn có thể tạo ra cùng một loại cốt truyện. Nó cho thấy sự phát triển năng suất năng lượng giữa hai năm (1990-2015) và thêm giá trị thay …

19 data-visualization  terminology  excel 

Từ Dự báo: Nguyên tắc và sách giáo khoa Thực hành của Rob J Hyndman và George Athanasopoulos , cụ thể là phần đo lường độ chính xác : Một phương pháp dự báo giảm thiểu MAE sẽ dẫn đến dự báo về trung vị, trong khi giảm thiểu RMSE …

19 forecasting  mean  median  rms  mae 

Bạn gái của tôi gần đây đã nhận được một công việc làm bán hàng và giao dịch tại một ngân hàng lớn. Bực mình vì công việc mới của mình, cô tin rằng mình có thể dự đoán liệu cổ phiếu sẽ tăng hay giảm vào cuối tháng lớn …

19 probability  forecasting  finance