Thống kê và dữ liệu lớn

Vì vậy, khi nhìn vào Mạng thần kinh chức năng cơ sở bán kính, tôi nhận thấy rằng mọi người chỉ khuyến nghị sử dụng 1 lớp ẩn, trong khi với mạng nơ ron perceptron đa lớp, nhiều lớp được coi là tốt hơn. Vì các mạng RBF có thể …

12 machine-learning  neural-networks  rbf-network 

Vì vậy, bản thân tôi và chú tôi đang tranh cãi về việc liệu việc lật đồng xu có thực sự ngẫu nhiên hay không. Tôi cho rằng không phải vì về mặt thực tế, một người tung đồng xu sẽ luôn thao túng một đồng xu nên kết quả …

12 random-generation  randomness  random-allocation 

Tôi đã có một ma trận thuật ngữ tài liệu MMM và bây giờ tôi muốn trích xuất từ ​​khóa cho mỗi tài liệu bằng phương pháp học có giám sát (SVM, Naive Bayes, ...). Trong mô hình này, tôi đã sử dụng Tf-idf, thẻ Pos, ... Nhưng bây giờ …

12 text-mining  feature-construction  supervised-learning  cosine-distance  cosine-similarity 

Tôi đang xem xét một không gian rộng lớn (nhưng hữu hạn) của các mô hình có độ phức tạp khác nhau mà tôi khám phá bằng cách sử dụng RJMCMC . Ưu tiên trên vectơ tham số cho mỗi mô hình là khá nhiều thông tin. Trong trường hợp …

12 bayesian  model-selection  mcmc  prior  improper-prior 

Làm thế nào tôi nên giải thích chiều cao của lô mật độ: Ví dụ trong biểu đồ trên, đỉnh nằm ở khoảng 0,07 tại x = 18. Tôi có thể suy luận rằng khoảng 7% giá trị là khoảng 18? Tôi có thể cụ thể hơn thế không? Ngoài …

12 data-visualization  pdf 

Trong hai thư viện nhận dạng ngôn ngữ phổ biến, Compact Language dò 2 cho C ++ và trình phát hiện ngôn ngữ cho java, cả hai đều sử dụng n-gram (dựa trên ký tự) để trích xuất các tính năng văn bản. Tại sao một túi từ (từ đơn …

12 machine-learning  classification  text-mining  natural-language 

Cho iid và , đang tìm kiếm:X n ≈ N ( μ X , σ 2 X ) μ X ≈ 0N≥30N≥30N\geq30Xn≈N(μX,σ2X)Xn≈N(μX,σX2)X_n\approx\mathcal{N}(\mu_X,\sigma_X^2)μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0 xấp xỉ phân phối dạng đóng chính xác của YN=∏1NXnYN=∏1NXnY_N=\prod\limits_{1}^{N}{X_n} xấp xỉ tiệm cận ( hàm mũ ?) của cùng một sản phẩm Đây là trường …

12 distributions  normal-distribution  asymptotics  approximation 

Hãy {Xn}n≥1{Xn}n≥1\{X_n\}_{n\geq 1} là một chuỗi các biến ngẫu nhiên st Xn→aXn→aX_n \to a trong xác suất, nơi a>0a>0a>0 là một hằng số cố định. Tôi đang cố gắng để hiển thị như sau: Xn−−−√→a−−√Xn→a\sqrt{X_n} \to \sqrt{a} và aXn→1aXn→1\frac{a}{X_n}\to 1 cả hai xác suất. Tôi ở đây để xem logic …

12 random-variable  convergence  asymptotics  probability-inequalities  coverage-probability 

Gần đây tôi đọc một số bài báo về mạng thần kinh Bayes (BNN) [Neal, 1992] , [Neal, 2012] , đưa ra mối quan hệ xác suất giữa đầu vào và đầu ra trong mạng lưới thần kinh. Đào tạo một mạng lưới thần kinh như vậy là thông qua …

12 bayesian  neural-networks  bayesian-network 

Tôi chỉ nghĩ về một cách gọn gàng (không nhất thiết phải tốt) để tạo ước tính mật độ một chiều và câu hỏi của tôi là: Liệu phương pháp ước tính mật độ này có một tên? Nếu không, nó có phải là trường hợp đặc biệt của một …

12 r  estimation  nonparametric  pdf  kernel-smoothing 

Cohen's là một trong những cách phổ biến nhất mà chúng tôi đo kích thước của hiệu ứng ( xem Wikipedia ). Nó chỉ đơn giản là đo khoảng cách giữa hai phương tiện theo độ lệch chuẩn gộp. Làm thế nào chúng ta có thể rút ra công thức …

12 variance  effect-size  cohens-d 

Tóm tắt : Cố gắng tìm phương pháp tốt nhất tóm tắt sự giống nhau giữa hai bộ dữ liệu được căn chỉnh bằng một giá trị duy nhất. Chi tiết : Câu hỏi của tôi được giải thích tốt nhất với một sơ đồ. Các biểu đồ bên dưới …

12 similarities 

Tôi tìm thấy nhiều bài báo nói rằng các phương pháp thúc đẩy rất nhạy cảm với các ngoại lệ, nhưng không có bài viết nào giải thích lý do tại sao. Theo kinh nghiệm của tôi, các ngoại lệ rất tệ đối với bất kỳ thuật toán học máy …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

Tôi đang nghiên cứu nhận dạng mẫu và học máy, và tôi gặp phải câu hỏi sau đây. Xem xét một vấn đề phân loại hai lớp với xác suất lớp trước bằng nhau P(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} và phân phối các thể hiện trong mỗi lớp được đưa ra bởi p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

Tôi hy vọng có thể không có câu trả lời dứt khoát cho câu hỏi này. Nhưng tôi đã sử dụng một số thuật toán học máy trong quá khứ và đang cố gắng tìm hiểu về Bayesian Networks. Tôi muốn hiểu trong hoàn cảnh nào, hoặc bạn sẽ chọn …

12 machine-learning  bayesian-network