Thống kê và dữ liệu lớn

3

Điều gì nên được dạy đầu tiên: Xác suất hoặc Thống kê?

Tôi mới tham gia với tư cách là giảng viên khoa toán. của một tổ chức có uy tín. Tôi sẽ giảng dạy khóa học Xác suất và Thống kê ở cấp đại học. Tổ chức này đã có một giáo trình cho khóa học này mà tôi không hài …

19 teaching

1

Từ trái nghĩa

Có một từ có nghĩa là 'nghịch đảo của phương sai' không? Nghĩa là, nếu có phương sai cao thì có thấp ? Không quan tâm đến một từ trái nghĩa (như 'thỏa thuận' hoặc 'tương tự') nhưng cụ thể có nghĩa là ?X ... 1 / σ 2XXXXXX……\dots1/σ21/σ21/\sigma^2

19 bayesian variance terminology precision

2

Chính quy có thể hữu ích nếu chúng ta chỉ quan tâm đến mô hình hóa, không phải trong dự báo?

Việc chính quy hóa có thể hữu ích nếu chúng ta chỉ quan tâm đến việc ước tính (và diễn giải) các tham số mô hình, không phải trong dự báo hoặc dự đoán? Tôi thấy việc chính quy hóa / xác thực chéo là cực kỳ hữu ích nếu …

19 cross-validation econometrics model-selection interpretation regularization

3

Tại sao Skip-gram tốt hơn cho các từ không thường xuyên hơn CBOW?

Tôi tự hỏi tại sao Skip-gram tốt hơn cho các từ không thường xuyên hơn CBOW trong word2vec. Tôi đã đọc khiếu nại trên https://code.google.com.vn/p/word2vec/ .

19 natural-language word2vec word-embeddings

5

Một số bộ dữ liệu tốt để học các thuật toán học máy cơ bản là gì và tại sao?

Tôi chưa quen với việc học máy và tìm kiếm một số bộ dữ liệu mà qua đó tôi có thể so sánh và đối chiếu sự khác biệt giữa các thuật toán học máy khác nhau (Cây quyết định, Tăng tốc, SVM và Mạng thần kinh) Tôi có thể …

19 machine-learning dataset

8

Tại sao phương sai không được định nghĩa là chênh lệch giữa mọi giá trị theo nhau?

Đây có thể là một câu hỏi đơn giản cho nhiều người nhưng đây là: Tại sao phương sai không được định nghĩa là chênh lệch giữa mọi giá trị theo nhau thay vì chênh lệch trung bình của các giá trị? Đây sẽ là lựa chọn hợp lý hơn …

19 variance

1

Làm thế nào LDA, một kỹ thuật phân loại, cũng đóng vai trò là kỹ thuật giảm kích thước như PCA

Trong bài viết này , tác giả liên kết phân tích phân biệt tuyến tính (LDA) với phân tích thành phần chính (PCA). Với kiến thức hạn hẹp của mình, tôi không thể theo dõi làm thế nào LDA có thể hơi giống với PCA. Tôi đã luôn nghĩ rằng …

19 classification pca dimensionality-reduction discriminant-analysis canonical-correlation

2

Tại sao ước tính khả năng tối đa được coi là một kỹ thuật thường xuyên

Thống kê thường xuyên đối với tôi là đồng nghĩa với việc cố gắng đưa ra quyết định tốt cho tất cả các mẫu có thể. Tức là, một quy tắc quyết định thường xuyên nên luôn cố gắng giảm thiểu rủi ro thường xuyên, điều này phụ thuộc vào …

19 maximum-likelihood frequentist

2

Phương pháp tối ưu hóa nào hoạt động tốt nhất cho các LSTM?

Tôi đã sử dụng theano để thử nghiệm các LSTM và đang tự hỏi phương pháp tối ưu hóa nào (SGD, Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam, v.v.) hoạt động tốt nhất cho các LSTM? Có bất kỳ tài liệu nghiên cứu về chủ đề này? Ngoài ra, câu trả lời có …

19 machine-learning neural-networks optimization lstm

3

Sử dụng RNN (LSTM) để dự đoán các vectơ thời gian (Theano)

Tôi có vấn đề rất đơn giản nhưng tôi không thể tìm thấy một công cụ phù hợp để giải quyết nó. Tôi có một số chuỗi các vectơ có cùng độ dài. Bây giờ tôi muốn huấn luyện LSTM RNN trên mẫu đào tạo các chuỗi này và sau …

19 neural-networks python lstm

1

Sử dụng các yếu tố dự báo tròn trong hồi quy tuyến tính

Tôi đang cố gắng điều chỉnh mô hình sử dụng dữ liệu gió (0, 359) và thời gian trong ngày (0, 23), nhưng tôi lo ngại rằng chúng sẽ không phù hợp với hồi quy tuyến tính vì bản thân chúng không phải là tham số tuyến tính. Tôi muốn …

19 regression python circular-statistics

2

Tăng cường: tại sao tỷ lệ học tập được gọi là tham số chính quy?

Các tỷ lệ học tham số ( ) trong Gradient Đẩy mạnh co lại sự đóng góp của mỗi mô hình cơ sở mới -typically một tree- cạn mà được thêm vào trong chuỗi. Nó đã được chứng minh là làm tăng đáng kể độ chính xác của tập kiểm …

19 machine-learning data-mining predictive-models boosting overfitting

3

Julia: Nắm bắt cách thức nó đã được thực hiện

Bài đăng này liên quan đến một sự kiện thay đổi nhanh chóng. Tôi đã bắt gặp một câu hỏi năm 2012 có một cuộc thảo luận rất tốt về Julia như là một thay thế cho R / Python cho các loại Công việc thống kê khác nhau. Đây …

19 r python computing julia

3

Sự sai lệch hồi quy logistic sự kiện hiếm: làm thế nào để mô phỏng các p bị đánh giá thấp với một ví dụ tối thiểu?

CrossValidated có một số câu hỏi về thời điểm và cách áp dụng hiệu chỉnh sai lệch sự kiện hiếm gặp của King và Zeng (2001) . Tôi đang tìm kiếm một cái gì đó khác biệt: một minh chứng dựa trên mô phỏng tối thiểu rằng sự thiên vị …

19 r logistic simulation bias rare-events

3

Tầm quan trọng của nút thiên vị trong các mạng thần kinh

Tôi tò mò muốn biết nút thiên vị quan trọng như thế nào đối với hiệu quả của các mạng thần kinh hiện đại. Tôi có thể dễ dàng hiểu rằng nó có thể quan trọng trong một mạng nông chỉ với một vài biến đầu vào. Tuy nhiên, các …

19 neural-networks deep-learning bias-node