Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi gặp khó khăn trong việc hiểu lý do tại sao chúng ta quan tâm nếu một quá trình MA là không thể đảo ngược hay không. Vui lòng sửa lại cho tôi nếu tôi sai, nhưng tôi có thể hiểu tại sao chúng ta quan tâm liệu một quá …

14 time-series  mathematical-statistics  autoregressive  moving-average 

Điều này là với sự giới thiệu đối với Bản địa hóa đối tượng hiệu quả bằng cách sử dụng Mạng kết hợp và từ những gì tôi hiểu, việc bỏ học được thực hiện trong 2D. Sau khi đọc mã từ Keras về cách triển khai Dropout Spatial 2D, …

14 machine-learning  deep-learning  tensorflow  dropout 

Sau một câu hỏi đã được trả lời ( Trích xuất tầm quan trọng của trọng lượng từ mạng chuyển tiếp nguồn cấp một lớp ) Tôi đang tìm kiếm suy luận về mức độ phù hợp của các đầu vào trong mạng thần kinh. Xem xét một mạng lưới …

14 neural-networks  python  feature-selection  sensitivity-analysis 

Trong khóa đào tạo hàng loạt của một mạng lưới thần kinh, tôi nghe nói rằng một thực tiễn quan trọng là xáo trộn dữ liệu đào tạo trước mỗi kỷ nguyên. Ai đó có thể giải thích tại sao sự xáo trộn ở mỗi kỷ nguyên giúp? Từ tìm …

14 neural-networks 

Hãy nói rằng chúng ta có X hình dạng (2, 5) và y hình dạng (2,) Những công việc này: np.linalg.lstsq(X, y) Chúng tôi hy vọng điều này chỉ hoạt động nếu X có hình dạng (N, 5) trong đó N> = 5 Nhưng tại sao và như thế nào? …

14 least-squares  linear-algebra  numpy 

Tôi đang đọc về trình tối ưu hóa Adam cho Deep Learning và tình cờ thấy câu sau trong cuốn sách mới Deep Learning của Begnio, Goodfellow và Courtville: Adam bao gồm các hiệu chỉnh sai lệch cho các ước tính của cả các khoảnh khắc thứ tự đầu tiên …

14 machine-learning  neural-networks  optimization  conv-neural-network  adam 

Là so sánh các tính năng sử dụng F-regressiongiống như các tính năng tương quan với nhãn riêng lẻ và quan sát giá trị ?R2R2R^2 Tôi thường thấy các đồng nghiệp của mình sử dụng một F regressionlựa chọn tính năng trong đường ống học máy của họ từ sklearn: …

14 feature-selection  python  scikit-learn  r-squared  f-test 

Tôi đang tham gia một khóa học về các mô hình hồi quy và một trong những đặc tính được cung cấp cho hồi quy tuyến tính là phần dư luôn luôn bằng 0 khi bao gồm một phần chặn. Ai đó có thể cung cấp một lời giải thích …

14 regression  residuals 

Câu hỏi: Những lợi thế / bất lợi của việc sử dụng cái này trước cái kia để lựa chọn biến là gì? Giả sử tôi có khả năng xảy ra: mà tôi có thể đặt hoặc một trong những priors: w i ~ π delta 0 + ( 1 …

14 bayesian  feature-selection 

Có bất kỳ hệ thống xếp hạng hoặc xếp hạng nổi tiếng nào, tương tự như Elo, cho các sự kiện nhiều người tham gia không? Ví dụ, một hệ thống có thể đánh giá các hình thức đua xe khác nhau (tự động, xuống dốc, ngựa, v.v.) hoặc các …

14 ranking  elo 

Có bất kỳ lý do chính đáng nào để thích các giá trị nhị phân (0/1) hơn các giá trị chuẩn hóa rời rạc hoặc liên tục , ví dụ (1; 3), làm đầu vào cho mạng feedforward cho tất cả các nút đầu vào (có hoặc không có backpropagation)? …

14 neural-networks 

Một sai số chuẩn là ước tính độ lệch chuẩn σ ( θ ) của một ước lượng θ cho một tham số θ .σ^(θ^)σ^(θ^)\hat \sigma(\hat\theta)θ^θ^\hat\thetaθθ\theta Tại sao độ lệch chuẩn ước tính của phần dư được gọi là "sai số chuẩn dư" (ví dụ: trong đầu ra của summary.lmhàm …

14 r  standard-error  residuals  terminology 

Rất thường khi tôi điều tra các phương pháp và khái niệm thống kê mới, tôi gặp phải sự khác biệt bình phương (hoặc lỗi bình phương trung bình, hoặc rất nhiều các biểu tượng khác). Chỉ là một ví dụ, r Pearson được quyết định dựa trên sự khác …

14 normal-distribution 

Tôi muốn tiến hành dự báo dựa trên mô hình ARIMA chuỗi nhiều thời gian với nhiều biến ngoại sinh. Vì tôi không khéo léo liên quan đến cả số liệu thống kê và RI không muốn giữ đơn giản nhất có thể (Dự báo xu hướng trong 3 tháng …

14 r  time-series  arima 

Nếu Y=∑i=1NX2iY=∑i=1NXi2Y=\sum_{i=1}^{N}X_i^2 nơi Xi∼N(0,σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2) , tức là tất cả XiXiX_i là iid biến ngẫu nhiên bình thường của zero có nghĩa là với cùng chênh lệch, sau đó Y∼Γ(N2,2σ2).Y∼Γ(N2,2σ2).Y \sim \Gamma\left(\frac{N}{2},2\sigma^2\right). Tôi biết phân phối chi-squared là một trường hợp đặc biệt của phân phối gamma, nhưng không …

14 chi-squared  gamma-distribution