Thống kê và dữ liệu lớn

Khi chúng tôi kiểm tra, chúng tôi kết thúc với hai kết quả. 1) Chúng tôi bác bỏ giả thuyết khống 2) Chúng tôi không từ chối giả thuyết null. Chúng tôi không nói về việc chấp nhận các giả thuyết thay thế. Nếu chúng ta không nói về việc …

12 hypothesis-testing 

Nếu giá trị mong đợi của là , giá trị mong đợi của ? Nó có thể được tính toán phân tích?Gamma(α,β)Gamma(α,β)\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)αβαβ\frac{\alpha}{\beta}log(Gamma(α,β))log⁡(Gamma(α,β))\log(\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)) Các tham số tôi đang sử dụng là tỷ lệ hình dạng.

12 expected-value  gamma-distribution 

Trong cuốn sách Deep Learning của Ian Goodfellow , người ta viết rằng Đôi khi, chức năng mất mà chúng ta thực sự quan tâm (giả sử, lỗi phân loại) không phải là một chức năng có thể được tối ưu hóa một cách hiệu quả. Ví dụ, giảm thiểu …

12 neural-networks  deep-learning  loss-functions 

Trong cảm biến nén, có một định lý đảm bảo rằng có một giải pháp thưa thớt duy nhất c (Xem phụ lục để biết thêm chi tiết).cargmin∥c∥1subject to y=Xcargmin‖c‖1subject to y=Xc\text{argmin} \Vert c \Vert_1\\ \text{subject to } y = Xc ccc Có một định lý tương tự cho Lasso? …

12 regression  self-study  feature-selection  lasso  regularization 

Tôi đã đọc ở một số nơi rằng R Squared không phải là một biện pháp lý tưởng khi một mô hình phù hợp bằng LASSO. Tuy nhiên, tôi không rõ chính xác tại sao lại như vậy. Ngoài ra, bạn có thể đề nghị thay thế tốt nhất?

12 regression  lasso  r-squared  penalized 

Có phải việc sử dụng "variational" luôn đề cập đến tối ưu hóa thông qua suy luận đa dạng? Ví dụ: "Bộ mã hóa tự động biến đổi" "Phương pháp Bayesian" "Nhóm tái chuẩn hóa biến thể"

12 machine-learning  optimization  inference 

Tôi đang tìm tài liệu về hồi quy sườn âm . Nói tóm lại, đó là một khái quát của hồi quy sườn tuyến tính bằng cách sử dụng âm trong công thức ước tính:Trường hợp tích cực có một lý thuyết hay: như một hàm mất mát, như một …

12 regression  regularization  ridge-regression 

Nếu bạn xem phân phối beta vớiα=β=4α=β=4\alpha=\beta=4 thì nó trông rất giống với phân phối Gaussian . Nhưng nó là? Làm thế nào bạn có thể chứng minh liệu phân phối Beta (4,4) có phải là Gaussian hay không?

12 normal-distribution  beta-distribution 

Tôi đã suy nghĩ về ý nghĩa của gia đình quy mô địa điểm. Theo tôi hiểu rằng đối với mỗi thành viên của một gia đình quy mô vị trí với các thông số địa điểm và quy mô, sau đó sự phân bố của không phụ thuộc của …

12 probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  moments 

Tôi đang thực hiện các thử nghiệm trên bộ xác thực EMNIST bằng cách sử dụng các mạng với RMSProp, Adam và SGD. Tôi đang đạt được độ chính xác 87% với SGD (tỷ lệ học là 0,1) và bỏ học (thăm dò bỏ học 0,1) cũng như chính quy …

12 machine-learning  optimization  sgd  adam 

Nếu chúng ta muốn tính hiệu ứng nhân quả của trên trong biểu đồ nhân quả bên dưới, chúng ta có thể sử dụng cả hai định lý điều chỉnh cửa sau và điều chỉnh cửa trước, tức là Y P ( y | do ( X = x ) …

12 self-study  causality  graph-theory  dag 

Trước hết: Tôi biết, không có số lượng kích thước mẫu chung cần thiết để đào tạo một mạng lưới thần kinh. Nó phụ thuộc vào cách quá nhiều yếu tố như độ phức tạp của nhiệm vụ, tiếng ồn trong dữ liệu và như vậy. Và tôi càng có …

12 neural-networks  overfitting  underdetermined 

Tôi không bao giờ chắc chắn khi nào nên sử dụng mã hóa một lần nóng cho các biến phân loại không theo thứ tự và khi nào không. Tôi sử dụng nó bất cứ khi nào thuật toán sử dụng một thước đo khoảng cách để tính toán độ …

12 machine-learning  categorical-data  categorical-encoding  data-preprocessing 

Theo hiểu biết của tôi (rất khiêm tốn) về suy luận đa dạng, người ta cố gắng xấp xỉ một phân phối chưa biết bằng cách tìm một phân phối tối ưu hóa các điều sau:pppqqq KL(p||q)=∑xp(x)logp(x)q(x)KL(p||q)=∑xp(x)logp(x)q(x)KL (p||q) = \sum\limits_{x} p(x)log \frac {p(x)}{q(x)} Bất cứ khi nào tôi đầu tư …

12 variational-bayes 

Giả sử chúng ta có một vấn đề phân loại và đầu tiên chúng ta muốn hiểu rõ hơn về dữ liệu và chúng ta thực hiện t-SNE. Kết quả của t-SNE phân tách các lớp rất tốt. Điều này ngụ ý rằng có thể xây dựng mô hình phân …

12 classification  tsne