Thống kê và dữ liệu lớn

Khi cố gắng giải thích các phân tích cụm, mọi người thường hiểu sai quy trình là có liên quan đến việc các biến có tương quan hay không. Một cách để khiến mọi người vượt qua sự nhầm lẫn đó là một âm mưu như thế này: Điều này …

19 clustering  categorical-data  independence 

Chủ yếu là câu hỏi lý thuyết. Có ví dụ nào về các bản phân phối không bình thường có bốn khoảnh khắc đầu tiên bằng với các bản phân phối bình thường không? Họ có thể tồn tại trong lý thuyết?

19 normal-distribution  skewness  moments  theory  kurtosis 

Học sinh có kiểm tra bài kiểm tra Wald không? Tôi đã đọc mô tả về các bài kiểm tra Wald từ Tất cả các số liệu thống kê của Wasserman . Dường như với tôi rằng bài kiểm tra Wald bao gồm các bài kiểm tra t. Đúng không? …

19 hypothesis-testing  t-test 

Tôi đã suy nghĩ, thực hiện và sử dụng mô hình Extreme Learning Machine (ELM) trong hơn một năm nay và càng làm lâu, tôi càng nghi ngờ rằng đó thực sự là một điều tốt. Tuy nhiên, ý kiến ​​của tôi dường như trái ngược với cộng đồng khoa …

19 regression 

Có cách nào để xác định tính năng / biến nào của bộ dữ liệu là quan trọng nhất / chiếm ưu thế trong giải pháp cụm k-mean không?

19 machine-learning  clustering  k-means  importance 

Nhìn vào một tình huống ANOVA giữa các nhóm, bạn sẽ nhận được gì khi thực sự làm một bài kiểm tra ANOVA như vậy trước và lần thứ hai làm bài kiểm tra sau đại học (Bonferroni, idák, v.v.) hoặc các bài kiểm tra so sánh theo kế hoạch? …

19 hypothesis-testing  anova  multiple-comparisons  post-hoc 

Tôi đang đọc một cuốn sách về chuỗi thời gian và tôi bắt đầu gãi đầu trong phần sau: Ai đó có thể giải thích trực giác cho tôi? Tôi không thể lấy nó từ văn bản này. Tại sao chúng ta cần quá trình để được đảo ngược? Bức …

19 time-series  arma 

Tôi có hai bộ dữ liệu đại diện cho các tham số sao: một tham số được quan sát và một tham số được mô hình hóa. Với các bộ này, tôi tạo ra cái được gọi là sơ đồ hai màu (TCD). Một mẫu có thể được nhìn thấy …

19 goodness-of-fit  histogram 

Một thử nghiệm thông thường về tầm quan trọng khi tìm hai quần thể là thử nghiệm t, thử nghiệm t ghép đôi nếu có thể. Điều này giả định rằng phân phối là bình thường. Có các giả định đơn giản hóa tương tự tạo ra một bài kiểm …

19 time-series  hypothesis-testing  statistical-significance 

Tôi đã có một sự nhầm lẫn nhỏ về thuật toán backpropagation được sử dụng trong perceptionron đa lớp (MLP). Lỗi được điều chỉnh bởi hàm chi phí. Trong backpropagation, chúng tôi đang cố gắng điều chỉnh trọng lượng của các lớp ẩn. Lỗi đầu ra tôi có thể hiểu, …

19 machine-learning  neural-networks  backpropagation 

Tôi đang cố gắng ước tính các tham số của phân phối gamma phù hợp nhất với mẫu dữ liệu của mình. Tôi chỉ muốn sử dụng giá trị trung bình , tiêu chuẩn (và do đó là phương sai ) từ mẫu dữ liệu, không phải giá trị thực …

19 distributions  estimation  gamma-distribution 

Tôi đang thử nghiệm một bộ tạo tự động bit, và với tenorflow tôi đã tạo ra một mô hình cố gắng xây dựng lại bộ dữ liệu MNIST. Mạng của tôi rất đơn giản: X, e1, e2, d1, Y, trong đó e1 và e2 là các lớp mã hóa, …

19 mse  autoencoders  tensorflow  cross-entropy 

Tôi đã đọc bài viết của Alexandru Niculescu-Mizil và Rich Caruana " Lấy xác suất hiệu chuẩn từ việc tăng cường " và thảo luận trong chủ đề này . Tuy nhiên, tôi vẫn gặp khó khăn trong việc hiểu và triển khai quy mô logistic hoặc Platt để hiệu …

19 machine-learning  boosting 

Có sự khác biệt nào giữa 'học chuyển' và 'thích ứng miền' không? Tôi không biết về ngữ cảnh, nhưng tôi hiểu rằng chúng tôi có một số tập dữ liệu 1 và đào tạo về nó, sau đó chúng tôi có một tập dữ liệu 2 khác mà chúng …

19 deep-learning  terminology  conv-neural-network  transfer-learning  domain-adaptation 

Tôi đang cố gắng hiểu làm thế nào hồi quy logistic sử dụng phân phối nhị thức. Hãy nói rằng tôi đang nghiên cứu thành công tổ ở chim. Xác suất tổ yến thành công là 0,6. Sử dụng phân phối nhị thức, tôi có thể tính xác suất thành …

19 logistic  binomial