Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi thấy các tài nguyên như Sổ tay xác suất và thống kê và Thẻ tham chiếu R cho khai thác dữ liệu vô cùng hữu ích. Họ rõ ràng phục vụ tốt như tài liệu tham khảo nhưng cũng giúp tôi sắp xếp suy nghĩ của mình về một …

57 machine-learning  references 

Khi trả lời câu hỏi này trên dữ liệu rời rạc và liên tục, tôi khẳng định rõ ràng rằng hiếm khi có ý nghĩa để coi dữ liệu phân loại là liên tục. Trên mặt của nó có vẻ như hiển nhiên, nhưng trực giác thường là một hướng …

57 categorical-data  data-transformation  ordinal-data  continuous-data 

Tôi có một số câu hỏi về hồi quy Bayes: Cho một hồi quy chuẩn như . Nếu tôi muốn thay đổi điều này thành hồi quy Bayes, tôi có cần phân phối trước cho cả β 0 và β 1 (hoặc không hoạt động theo cách này)?y=β0+β1x+εy=β0+β1x+εy = \beta_0 …

57 regression  bayesian 

Tôi đã tìm thấy hai câu hỏi ở đây và ở đây về vấn đề này nhưng vẫn chưa có câu trả lời hoặc giải thích rõ ràng nào. Tôi thi hành cùng một vấn đề trong đó lỗi xác nhận ít hơn lỗi đào tạo trong Mạng thần kinh …

57 machine-learning  mathematical-statistics  neural-networks  cross-validation 

Tôi đã đọc rằng sử dụng thang đo log khi vẽ biểu đồ / đồ thị là phù hợp trong một số trường hợp nhất định, như trục y trong biểu đồ chuỗi thời gian. Tuy nhiên, tôi đã không thể tìm thấy một lời giải thích dứt khoát về …

57 data-visualization  data-transformation 

Theo bài viết trên Wikipedia về ước tính không thiên vị về độ lệch chuẩn của mẫu SD s=1n−1∑i=1n(xi−x¯¯¯)2−−−−−−−−−−−−−−−√s=1n−1∑i=1n(xi−x¯)2s = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (x_i - \overline{x})^2} là một ước lượng sai lệch của SD của dân số. Nó nói rằng .E(s2−−√)≠E(s2)−−−−−√E(s2)≠E(s2)E(\sqrt{s^2}) \neq \sqrt{E(s^2)} Lưu ý Biến ngẫu nhiên độc lập và …

57 estimation  standard-deviation 

Tuyên bố Một (S1): "Một trong 80 trường hợp tử vong là do tai nạn xe hơi". Tuyên bố Hai (S2): "Một trong 80 người chết vì tai nạn xe hơi." Bây giờ, cá nhân tôi không thấy nhiều sự khác biệt giữa hai tuyên bố này. Khi viết, tôi …

56 interpretation  risk 

Tôi hy vọng tiêu đề là tự giải thích. Trong Kaggle, hầu hết người chiến thắng sử dụng xếp chồng với đôi khi hàng trăm mô hình cơ sở, để tăng thêm vài% MSE, độ chính xác ... Nói chung, theo kinh nghiệm của bạn, mô hình lạ mắt quan …

56 large-data  stacking  collecting-data  kaggle 

Cả PCA và autoencoder đều có thể thực hiện giảm dân số, vậy sự khác biệt giữa chúng là gì? Trong tình huống nào tôi nên sử dụng cái này hơn cái khác?

56 machine-learning  pca  neural-networks  autoencoders 

Tôi tiếp tục đọc nó và bằng trực giác tôi có thể thấy điều này nhưng làm thế nào một người đi từ chính quy L2 để nói rằng đây là một Gaussian Prior phân tích? Tương tự như vậy khi nói L1 tương đương với Laplacean trước đó. Bất …

56 regression  references  regularization 

Tôi đang cố gắng dự đoán kết quả nhị phân bằng 50 biến giải thích liên tục (phạm vi của hầu hết các biến là to ). Tập dữ liệu của tôi có gần 24.000 hàng. Khi tôi chạy trong R, tôi nhận được:- ∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm …

56 r  regression  logistic  separation 

Tôi đã tìm thấy thông tin trái ngược nhau về vấn đề: " Nếu một người xây dựng một khoảng tin cậy 95% (CI) của một sự khác biệt trong phương tiện hoặc một sự khác biệt trong tỷ lệ, tất cả đều giá trị trong CI đều có khả …

56 confidence-interval 

Có tồn tại một trường phái tư tưởng nhất định theo đó cách tiếp cận phổ biến nhất để kiểm tra thống kê là "lai" giữa hai cách tiếp cận: của Fisher và của Neyman-Pearson; hai cách tiếp cận này, theo yêu cầu, là "không tương thích" và do đó, …

56 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  type-i-and-ii-errors  history 

Tôi đã tự hỏi nếu có bất kỳ thư viện R tốt ngoài kia để tìm hiểu sâu về mạng lưới thần kinh? Tôi biết có những nnet, neuralnetvà RSNNS, nhưng không ai trong số này dường như để thực hiện phương pháp học sâu. Tôi đặc biệt quan tâm …

56 r  neural-networks  deep-learning  rbm  deep-belief-networks 

Trong trường hợp nào bạn muốn, hoặc không muốn mở rộng hoặc chuẩn hóa một biến trước khi điều chỉnh mô hình? Và những lợi thế / bất lợi của việc nhân rộng một biến là gì?

56 modeling  predictive-models  feature-selection  theory  standardization