Thống kê và dữ liệu lớn

Có ai biết khoảng năm nào MCMC trở nên phổ biến (nghĩa là một phương pháp phổ biến cho suy luận Bayes)? Một liên kết đến số lượng bài báo MCMC (tạp chí) được xuất bản theo thời gian sẽ đặc biệt hữu ích.

18 bayesian  mcmc  history 

Để tính khoảng tin cậy (CI) cho trung bình với độ lệch chuẩn dân số chưa biết (sd), chúng tôi ước tính độ lệch chuẩn dân số bằng cách sử dụng phân phối t. Đáng chú ý, trong đó . Nhưng bởi vì, chúng tôi không có ước tính điểm …

18 normal-distribution  confidence-interval  sampling  t-distribution 

Rất nhiều hướng dẫn trực tuyến nói về độ dốc gốc và hầu hết tất cả chúng đều sử dụng kích thước bước cố định (tỷ lệ học tập ). Tại sao không sử dụng tìm kiếm dòng (chẳng hạn như tìm kiếm dòng quay lại hoặc tìm kiếm dòng …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

Tôi muốn vẽ các số nguyên từ 1 đến một số cụ thể bằng cách tung một số con xúc xắc sáu mặt công bằng (d6). Một câu trả lời tốt sẽ giải thích tại sao phương pháp của nó tạo ra các số nguyên thống nhất và độc lập …

18 probability  random-generation  uniform  dice 

Tôi đã thấy kết luận tương tự từ nhiều cuộc thảo luận, khi kích thước xe buýt nhỏ càng lớn, sự hội tụ của SGD thực sự trở nên khó khăn / tệ hơn, ví dụ như bài báo này và câu trả lời này . Ngoài ra, tôi đã …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  gradient-descent  sgd 

Tôi đang đọc sách: Giám mục, nhận dạng mẫu và học máy (2006) trong đó xác định họ theo cấp số nhân là phân phối của biểu mẫu (Phương trình 2.194): p ( x|η)=h(x)g(η)exp{ηTbạn(x)}p(x|η)=h(x)g(η)điểm kinh nghiệm⁡{ηTbạn(x)}p(\mathbf x|\boldsymbol \eta) = h(\mathbf x) g(\boldsymbol \eta) \exp \{\boldsymbol \eta^\mathrm T \mathbf u(\mathbf x)\} …

18 mathematical-statistics  exponential-family 

Tại sao sử dụng phương pháp của Newton để tối ưu hóa hồi quy logistic được gọi là bình phương tối thiểu trọng số lặp lại? Nó dường như không rõ ràng với tôi bởi vì mất logistic và mất bình phương nhỏ nhất là những thứ hoàn toàn khác …

18 logistic  generalized-linear-model  optimization  irls  fisher-scoring 

Chúng tôi xác định một kỷ nguyên là đã trải qua toàn bộ tất cả các mẫu đào tạo có sẵn và kích thước lô nhỏ là số lượng mẫu mà chúng tôi lấy trung bình để tìm các bản cập nhật về trọng số / độ lệch cần thiết …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

Có nghiên cứu đương đại đáng kể về Tối ưu hóa Bayes (1) để điều chỉnh siêu âm ML. Động lực thúc đẩy ở đây là cần có một số điểm dữ liệu tối thiểu để đưa ra lựa chọn sáng suốt về những điểm đáng thử (các cuộc gọi …

18 hyperparameter  bayesian-optimization  optunity 

Trong khi nghiên cứu Học tăng cường, tôi đã bắt gặp nhiều dạng của hàm phần thưởng: , và thậm chí là một hàm phần thưởng chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại. Phải nói rằng, tôi nhận ra rằng không dễ để 'tạo ra' hoặc 'xác định' một …

18 machine-learning  reinforcement-learning 

Tôi đang sử dụng một mô hình logit. Biến phụ thuộc của tôi là nhị phân. Tuy nhiên tôi có một biến độc lập là phân loại và chứa các câu trả lời : 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Vì vậy, nó là thứ tự ("phân loại …

18 regression  logistic  ordinal-data  predictor 

Một số tính năng của dữ liệu của tôi có giá trị lớn, trong khi các tính năng khác có giá trị nhỏ hơn nhiều. Có cần phải căn giữa dữ liệu + tỷ lệ trước khi áp dụng t-SNE để ngăn chặn sự thiên vị đối với các giá …

18 normalization  dimensionality-reduction  high-dimensional  tsne 

Tôi chỉ đang tìm hiểu về tối ưu hóa và gặp khó khăn trong việc tìm hiểu sự khác biệt giữa tối ưu hóa lồi và không lồi. Theo hiểu biết của tôi, một hàm lồi là một trong đó "đoạn thẳng giữa hai điểm bất kỳ trên biểu đồ …

18 optimization 

Một số tác giả (ví dụ Pallant, 2007, trang 225; xem hình ảnh bên dưới) đề nghị tính kích thước hiệu ứng cho bài kiểm tra xếp hạng Wilcoxon đã ký bằng cách chia thống kê kiểm tra cho căn bậc hai của số lượng quan sát: r = Znx+ …

18 effect-size  wilcoxon-signed-rank 

Nói chung, sự khác biệt giữa và gì?E(X|Y)E(X|Y)E(X|Y)E(X|Y=y)E(X|Y=y)E(X|Y=y) Trước đây là chức năng của và sau là chức năng của ? Thật khó hiểu ..xyyyxxx

18 conditional-expectation  notation  definition