Thống kê và dữ liệu lớn

3

Đối với phân loại tuyến tính, các hệ số lớn hơn có nghĩa là các tính năng quan trọng hơn?

Tôi là một kỹ sư phần mềm làm việc về học máy. Theo hiểu biết của tôi, hồi quy tuyến tính (như OLS) và phân loại tuyến tính (như hồi quy logistic và SVM) đưa ra dự đoán dựa trên một sản phẩm bên trong giữa các hệ số được …

15 regression machine-learning classification feature-selection linear-model

1

Tổng hoặc trung bình của độ dốc trong (mini) lô gradient tốt?

Khi tôi triển khai gradient lô nhỏ, tôi chỉ tính trung bình độ dốc của tất cả các ví dụ trong lô đào tạo. Tuy nhiên, tôi nhận thấy rằng bây giờ tỷ lệ học tối ưu cao hơn nhiều so với độ dốc trực tuyến. Trực giác của tôi …

15 neural-networks gradient-descent backpropagation

2

Hiểu tính toán tương quan khoảng cách

Theo như tôi hiểu, tương quan khoảng cách là một cách mạnh mẽ và phổ quát để kiểm tra xem có mối quan hệ nào giữa hai biến số hay không. Ví dụ: nếu chúng ta có một bộ các cặp số: (x1, y1) (x2, y2) ... (xn, yn) chúng …

15 correlation independence intuition distance-covariance

2

Phương sai xác thực chéo bỏ qua một lần

Tôi đọc đi đọc lại rằng xác thực chéo "Bỏ qua một lần" có phương sai cao do sự chồng chéo lớn của các nếp gấp đào tạo. Tuy nhiên tôi không hiểu tại sao đó là: Không phải hiệu suất của xác thực chéo sẽ rất ổn định (phương …

15 variance cross-validation bias

3

Một mô hình cho dữ liệu không âm với việc đóng cục ở các số không (Tweedie GLM, GLM không phồng, v.v.) có thể dự đoán các số không chính xác không?

Phân phối Tweedie có thể mô hình hóa dữ liệu bị lệch với khối lượng điểm bằng 0 khi tham số (số mũ trong mối quan hệ phương sai trung bình) nằm trong khoảng từ 1 đến 2.ppp Tương tự như vậy, một mô hình không phồng lên (dù là …

15 r generalized-linear-model prediction zero-inflation tweedie-distribution

2

Mối liên hệ giữa chuỗi Markov và chuỗi Markov monte carlo

Tôi đang cố gắng hiểu chuỗi Markov bằng cách sử dụng SAS. Tôi hiểu rằng quy trình Markov là một quá trình trong đó trạng thái tương lai chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại chứ không phụ thuộc vào trạng thái trong quá khứ và có một ma …

15 probability simulation mcmc monte-carlo markov-process

2

Biện pháp nào về lỗi đào tạo để báo cáo cho Rừng ngẫu nhiên?

Tôi hiện đang điều chỉnh các khu rừng ngẫu nhiên cho một vấn đề phân loại bằng cách sử dụng randomForestgói trong R và không chắc chắn về cách báo cáo lỗi đào tạo cho các mô hình này. Lỗi đào tạo của tôi gần bằng 0% khi tôi tính …

15 r machine-learning classification random-forest overfitting

2

Giải thích khoảng tin cậy

Lưu ý: xin lỗi trước nếu đây là bản sao, tôi không tìm thấy q tương tự trong tìm kiếm của mình Nói rằng chúng ta có một tham số đúng p. Khoảng tin cậy C (X) là RV chứa p, chiếm 95% thời gian. Bây giờ giả sử chúng …

15 probability confidence-interval

1

tầm quan trọng của sự khác biệt giữa hai lần đếm

Có cách nào để xác định xem sự khác biệt giữa số vụ tai nạn đường bộ tại thời điểm 1 có khác biệt đáng kể so với số lượng tại thời điểm 2 không? Tôi đã tìm thấy các phương pháp khác nhau để xác định sự khác biệt …

15 statistical-significance count-data

1

Điều gì nếu độ chính xác cao nhưng độ chính xác kiểm tra thấp trong nghiên cứu?

Tôi có một câu hỏi cụ thể về xác nhận trong nghiên cứu máy học. Như chúng ta đã biết, chế độ học máy yêu cầu các nhà nghiên cứu đào tạo các mô hình của họ về dữ liệu đào tạo, chọn từ các mô hình ứng viên theo …

15 machine-learning cross-validation reproducible-research

2

Ý nghĩa trực quan đằng sau một biến ngẫu nhiên được định nghĩa là một mạng tinh thể là gì?

Trong lý thuyết xác suất, một biến ngẫu nhiên không âm được gọi là một mạng nếu tồn tại sao cho .XXXd≥0d≥0d \geq 0∑∞n=0P(X=nd)=1∑n=0∞P(X=nd)=1\sum_{n=0}^{\infty}P(X=nd) = 1 Có một giải thích hình học cho lý do tại sao định nghĩa này được gọi là một mạng?

15 probability

2

Jackknife so với LOOCV

Có thực sự có sự khác biệt giữa jackknife và bỏ qua một xác nhận chéo? Các thủ tục có vẻ giống hệt như tôi đang thiếu một cái gì đó?

15 cross-validation jackknife

1

Làm cách nào để CNN tránh được sự cố biến mất

Tôi đã đọc rất nhiều về các mạng thần kinh liên hợp và đang tự hỏi làm thế nào chúng tránh được vấn đề độ dốc biến mất. Tôi biết các mạng niềm tin sâu xếp chồng các bộ mã hóa tự động cấp đơn hoặc các mạng nông được …

15 machine-learning optimization deep-learning gradient-descent

1

Có bất kỳ số lượng phương sai cần thiết nào được PCA thu thập để phân tích sau không?

Tôi có một bộ dữ liệu với 11 biến và PCA (trực giao) đã được thực hiện để giảm dữ liệu. Quyết định về số lượng thành phần để giữ cho tôi thấy rõ từ kiến thức của tôi về chủ đề và âm mưu (xem bên dưới) rằng hai …

15 variance pca

3

Chọn K tối ưu cho KNN

Tôi đã thực hiện CV gấp 5 lần để chọn K tối ưu cho KNN. Và có vẻ như K càng lớn, lỗi càng nhỏ ... Xin lỗi tôi không có một huyền thoại, nhưng các màu sắc khác nhau đại diện cho các thử nghiệm khác nhau. Có tổng …

15 model-selection k-nearest-neighbour