Thống kê và dữ liệu lớn

Giả sử rằng hai nhóm, bao gồm và n 2n1n1n_1n2n2n_2 mỗi xếp hạng một bộ gồm 25 mục từ quan trọng nhất đến quan trọng nhất. Những cách tốt nhất để so sánh các bảng xếp hạng là gì? Rõ ràng, có thể thực hiện 25 bài kiểm tra Mann-Whitney …

15 ranking  group-differences 

Tôi đã làm việc với các thông tin lẫn nhau trong một thời gian. Nhưng tôi đã tìm thấy một biện pháp gần đây trong "thế giới tương quan" cũng có thể được sử dụng để đo lường sự độc lập phân phối, cái gọi là "tương quan khoảng cách" …

15 correlation  mutual-information  distance-covariance 

Tôi đã nhận được kết quả từ bài kiểm tra xếp hạng Mann-Whitney mà tôi không hiểu. Trung vị của 2 quần thể giống hệt nhau (6,9). Số lượng lớn hơn và số lượng thấp hơn của mỗi dân số là: 6,64 & 7,2 6,60 & 7.1 Giá trị p …

15 nonparametric  median  ranks  wilcoxon-mann-whitney 

Cho một biến dự đoán (P), hiệu ứng ngẫu nhiên (R) và hiệu ứng cố định (F), người ta có thể phù hợp với hai * mô hình hiệu ứng hỗn hợp ( cú pháp lme4 ): m1 = lmer( P ~ (1|R) + F ) m2 = lmer( P …

15 mixed-model 

Đặt là biến ngẫu nhiên phân phối chi bình phương với bậc tự do. Các giới hạn sắc nét nhất được biết đến cho các xác suất sau đây là gìX∼ χ2kX~χk2X \sim \chi^2_kkkk P [X> T ] ≤ 1 - δ1( t , k )P[X>t]≤1−δ1(t,k) \mathbb{P}[X > t] \leq …

15 probability  chi-squared 

Tôi muốn một lời khuyên về một phương pháp phân tích mà tôi đang sử dụng, để biết liệu nó có hợp lý không. Tôi đã đo hai quy trình điểm và và tôi muốn xác định nếu các sự kiện trong bằng cách nào đó tương quan với các …

15 point-process  cross-correlation 

Đạo hàm của hàm kích hoạt ReLU được định nghĩa là: R e L U ( x ) = m a x ( 0 , x )ReLBạn(x)= =mmộtx(0,x) \mathrm{ReLU}(x) = \mathrm{max}(0, x) Còn trường hợp đặc biệt khi có sự gián đoạn trong hàm tại thì sao?x = 0x= =0x=0

15 self-study  neural-networks 

Tôi đang tìm kiếm một dự án nhận dạng ký tự quang học (OCR). Sau khi thực hiện một số nghiên cứu, tôi đã bắt gặp một kiến ​​trúc có vẻ thú vị: CNN + RNN + CTC. Tôi quen thuộc với các mạng thần kinh phức tạp (CNN) và …

15 machine-learning  deep-learning  conv-neural-network  rnn 

Ai đó có thể vui lòng giải thích cho tôi tại sao bạn cần bình thường hóa dữ liệu khi sử dụng K hàng xóm gần nhất. Tôi đã cố gắng tìm kiếm cái này, nhưng dường như tôi vẫn không thể hiểu nó. Tôi tìm thấy liên kết sau: …

15 k-nearest-neighbour 

Tôi đang cố gắng để hiểu chức năng mất Yolo v2: λcoord∑i=0S2∑j=0B1objij[(xi−x^i)2+(yi−y^i)2]+λcoord∑i=0S2∑j=0B1objij[(wi−−√−w^i−−√)2+(hi−−√−h^i−−√)2]+∑i=0S2∑j=0B1objij(Ci−C^i)2+λnoobj∑i=0S2∑j=0B1noobjij(Ci−C^i)2+∑i=0S21obji∑c∈classes(pi(c)−p^i(c))2λcoord∑i=0S2∑j=0B1ijobj[(xi−x^i)2+(yi−y^i)2]+λcoord∑i=0S2∑j=0B1ijobj[(wi−w^i)2+(hi−h^i)2]+∑i=0S2∑j=0B1ijobj(Ci−C^i)2+λnoobj∑i=0S2∑j=0B1ijnoobj(Ci−C^i)2+∑i=0S21iobj∑c∈classes(pi(c)−p^i(c))2\begin{align} &\lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{obj}[(x_i-\hat{x}_i)^2 + (y_i-\hat{y}_i)^2 ] \\&+ \lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{obj}[(\sqrt{w_i}-\sqrt{\hat{w}_i})^2 +(\sqrt{h_i}-\sqrt{\hat{h}_i})^2 ]\\ &+ \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{obj}(C_i - \hat{C}_i)^2 + \lambda_{noobj}\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{noobj}(C_i - \hat{C}_i)^2 \\ &+ \sum_{i=0}^{S^2} \mathbb{1}_{i}^{obj}\sum_{c \in classes}(p_i(c) - \hat{p}_i(c))^2 \\ \end{align} Nếu bất kỳ người nào có …

15 neural-networks  loss-functions  object-detection  yolo 

Tôi đang đấu tranh để hiểu phân phối thổi phồng bằng không. Họ là ai? Vấn đề ở đây là gì? Nếu tôi có dữ liệu với nhiều số 0, thì trước tiên tôi có thể điều chỉnh hồi quy logistic, tính toán xác suất của số 0 và sau …

15 zero-inflation 

Có bất kỳ video hoặc các cuốn sách / ghi chú khác mà bất cứ ai đã đi qua theo Công nhận mẫu và Học máy của Chris Bishop không? Tôi đã mua cuốn sách này để học Machine Learning và đang gặp một số khó khăn khi vượt qua …

15 machine-learning  references  pattern-recognition 

Chức năng tạo khoảnh khắc (MGF) là gì? Bạn có thể giải thích nó theo thuật ngữ của giáo dân và cùng với một ví dụ đơn giản và dễ dàng không? Xin vui lòng, hạn chế sử dụng các ký hiệu toán học chính thức càng xa càng tốt.

15 moments  intuition  mgf 

Những nơi tôi đã đọc về lời nguyền chiều giải thích nó kết hợp với kNN là chủ yếu và các mô hình tuyến tính nói chung. Tôi thường xuyên thấy những người xếp hạng hàng đầu trong Kaggle sử dụng hàng ngàn tính năng trên bộ dữ liệu hầu …

15 neural-networks  svm  k-means  k-nearest-neighbour  high-dimensional 

Trong học máy cơ bản, chúng ta được dạy "quy tắc ngón tay cái" sau đây: a) kích thước của dữ liệu của bạn phải lớn hơn ít nhất 10 lần kích thước của kích thước VC của bộ giả thuyết của bạn. b) một mạng lưới thần kinh có …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  vc-dimension