Thống kê và dữ liệu lớn

Khi theo dõi mạng lưới thần kinh của tôi, tôi thậm chí không thể học được khoảng cách Euclide, tôi đã đơn giản hóa hơn nữa và cố gắng huấn luyện một ReLU duy nhất (với trọng lượng ngẫu nhiên) thành một ReLU duy nhất. Đây là mạng đơn giản …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  keras 

Tôi đang sử dụng hồi quy logistic nhị thức để xác định xem việc tiếp xúc has_xhoặc has_yảnh hưởng đến khả năng người dùng sẽ nhấp vào cái gì đó. Mô hình của tôi là như sau: fit = glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, data=df, family = binomial()) …

15 regression  logistic  standard-error  logit 

Đây là một câu hỏi thảo luận về giao điểm của thống kê và các ngành khoa học khác. Tôi thường phải đối mặt với cùng một vấn đề: các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực của tôi có xu hướng nói rằng không có tác dụng khi giá trị …

15 hypothesis-testing 

http://www.deeplearningbook.org/contents/ml.html Trang 116 giải thích lỗi bay như bên dưới Mô hình lý tưởng là một nhà tiên tri chỉ đơn giản biết phân phối xác suất thực sự tạo ra dữ liệu. Ngay cả một mô hình như vậy vẫn sẽ phát sinh một số lỗi trên nhiều vấn …

15 machine-learning  deep-learning  terminology 

Hầu như bất kỳ cơ sở dữ liệu nào chúng tôi muốn đưa ra dự đoán bằng thuật toán học máy sẽ tìm thấy các giá trị còn thiếu cho một số đặc điểm. Có một số cách tiếp cận để giải quyết vấn đề này, để loại trừ các …

15 machine-learning  scikit-learn  data-imputation 

Tôi đang cố gắng hiểu đường cong thu hồi chính xác, tôi hiểu độ chính xác và thu hồi là gì nhưng điều tôi không hiểu là giá trị "cơ sở". Tôi đã đọc liên kết này https://classeval.wordpress.com/int sinhtion / intributiontion-to-the-precision-recall-plot/ và tôi không hiểu phần cơ bản như trong …

15 r  machine-learning  classification  precision-recall 

Làm thế nào để randomForestgói ước tính xác suất lớp khi tôi sử dụng predict(model, data, type = "prob")? Tôi đã sử dụng rangerđể đào tạo các khu rừng ngẫu nhiên bằng cách sử dụng probability = Tđối số để dự đoán xác suất. rangernói trong tài liệu rằng nó: …

15 r  random-forest  prediction 

Tôi đang phân tích một tập dữ liệu bằng mô hình hiệu ứng hỗn hợp với một hiệu ứng cố định (điều kiện) và hai hiệu ứng ngẫu nhiên (người tham gia do thiết kế chủ đề và cặp bên trong). Mô hình được tạo ra với lme4gói : exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Tôi có nhiệm vụ dạy định lý Frish Waugh về kinh tế lượng, điều mà tôi chưa nghiên cứu. Tôi đã hiểu các phép toán đằng sau nó và tôi cũng hy vọng ý tưởng "hệ số bạn nhận được cho một hệ số cụ thể từ một mô hình …

15 regression  econometrics  least-squares  projection  decomposition 

Tôi đang lên kế hoạch sử dụng lặp lại (10 lần) phân tầng xác thực chéo 10 lần cho khoảng 10.000 trường hợp sử dụng thuật toán học máy. Mỗi lần lặp lại sẽ được thực hiện với hạt giống ngẫu nhiên khác nhau. Trong quá trình này, tôi tạo …

15 roc 

Tôi luôn đấu tranh để có được bản chất thực sự của vấn đề thông số ngẫu nhiên. Tôi đã đọc trong một số trường hợp rằng các công cụ ước tính hiệu ứng cố định của các mô hình dữ liệu bảng phi tuyến có thể bị sai lệch …

15 nonlinear-regression  fixed-effects-model  bias 

Giả sử chúng ta có đáp ứng Y và các yếu tố dự đoán X1, ...., Xn. Nếu chúng ta cố gắng điều chỉnh Y thông qua mô hình tuyến tính của X1, ...., Xn và điều đó đã xảy ra rằng mối quan hệ thực sự giữa Y và …

15 machine-learning  random-forest 

Tôi đang cố gắng để hiểu một số giấy tờ của Mark van der Laan. Ông là một nhà thống kê lý thuyết tại Berkeley, nghiên cứu về các vấn đề chồng chéo đáng kể với học máy. Một vấn đề đối với tôi (bên cạnh toán học sâu) là …

15 mathematical-statistics  estimation  nonparametric  autocorrelation  censoring 

Hãy nói rằng tôi có hai hoặc nhiều quần thể vectơ có giá trị liên tục n chiều. Có cách nào để kiểm tra nếu các mẫu này có cùng phân phối không? Nếu vậy, có một chức năng trong R hoặc python cho điều này?

15 r  distributions  nonparametric  python 

Khi thực hiện phân loại SVM tuyến tính, thường hữu ích khi bình thường hóa dữ liệu huấn luyện, ví dụ bằng cách trừ giá trị trung bình và chia cho độ lệch chuẩn và sau đó chia tỷ lệ dữ liệu thử nghiệm với độ lệch chuẩn và trung …

15 machine-learning  svm  standardization