Thống kê và dữ liệu lớn

Bối cảnh: Tôi đang học chương 6 của Deep Learning của Ian Goodfellow và Yoshua Bengio và Aaron Courville. Trong phần 6.2.2.2 (trang 182 trên 183 có thể xem tại đây ) việc sử dụng sigmoid để xuất được thúc đẩy.P(y=1|x)P(y=1|x)P(y=1|x) Để tóm tắt một số tài liệu họ cho …

12 neural-networks  deep-learning 

Nếu chúng tôi xử lý 10 ví dụ trong một đợt, tôi hiểu rằng chúng tôi có thể tính tổng tổn thất cho mỗi ví dụ, nhưng làm thế nào để truyền bá hoạt động liên quan đến việc cập nhật các trọng số cho mỗi ví dụ? Ví dụ: …

12 neural-networks  gradient-descent  backpropagation  tensorflow 

Tôi đang làm việc với một vấn đề hồi quy tuyến tính rất lớn, với kích thước dữ liệu lớn đến mức chúng phải được lưu trữ trên một cụm máy. Sẽ là quá lớn để tổng hợp tất cả các mẫu vào một bộ nhớ của một máy (thậm …

12 regression  linear  large-data 

Tôi có bộ dữ liệu khổng lồ này với 2500 biến và thích 142 quan sát. Tôi muốn chạy một mối tương quan giữa Biến X và phần còn lại của các biến. Nhưng đối với nhiều cột, có những mục bị thiếu. Tôi đã cố gắng thực hiện điều …

12 r  correlation  missing-data  correlation-matrix 

Tôi thiết lập một tìm kiếm lưới cho một loạt các params. Tôi đang cố gắng tìm các tham số tốt nhất cho mạng lưới thần kinh Keras có phân loại nhị phân. Đầu ra là 1 hoặc 0. Có khoảng 200 tính năng. Khi tôi thực hiện tìm kiếm …

12 machine-learning  cross-validation  deep-learning  tensorflow  theano 

Dưới đây là một mẫu mã máy ảnh sử dụng nó: from keras.constraints import max_norm model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3, 32, 32), border_mode='same', activation='relu', kernel_constraint=max_norm(3)))

12 neural-networks  regularization  conv-neural-network  optimization 

Gần đây tôi đã hỏi một câu hỏi tìm cách giải thích / trực giác toán học đằng sau phương trình cơ bản liên quan đến trung bình và phương sai mẫu: , hình học hoặc cách khác.E[ X2] = Vmột r ( X) + ( E[ X] )2E[X2]=Var(X)+(E[X])2 E[X^2] …

12 variance  bias 

Đây là một ví dụ nhỏ: MyDf<-data.frame(x=c(1,2,3,4), y=c(1.2, .7, -.5, -3)) Bây giờ với base::lm: > lm(y~x, data=MyDf) %>% summary Call: lm(formula = y ~ x, data = MyDf) Residuals: 1 2 3 4 -0.47 0.41 0.59 -0.53 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 3.0500 0.8738 3.491 0.0732 …

12 r  regression  p-value  linear-model 

Tôi muốn biết sự khác biệt giữa hồi quy tuyến tính trong phân tích máy học thông thường và hồi quy tuyến tính trong cài đặt "học sâu". Những thuật toán được sử dụng cho hồi quy tuyến tính trong cài đặt học tập sâu.

12 regression  machine-learning  deep-learning 

Cả hai thuật ngữ "tăng tốc" và "tích chập chuyển vị" đều được sử dụng khi bạn thực hiện "giải mã" (<- không phải là một thuật ngữ tốt, nhưng hãy để tôi sử dụng nó ở đây). Ban đầu, tôi nghĩ rằng chúng có cùng ý nghĩa, nhưng dường …

12 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  transposed-convolution 

Tôi có một bộ dữ liệu bao gồm các tỷ lệ đo "mức độ hoạt động" của nòng nọc riêng lẻ, do đó làm cho các giá trị bị ràng buộc trong khoảng từ 0 đến 1. Dữ liệu này được thu thập bằng cách đếm số lần cá nhân …

12 r  mixed-model  random-effects-model  beta-distribution  beta-regression 

Tôi đang đọc bài viết Học tập dư thừa sâu để nhận dạng hình ảnh và tôi gặp khó khăn trong việc hiểu chắc chắn 100% những gì một khối còn lại đòi hỏi tính toán. Đọc bài báo của họ, họ có hình 2: trong đó minh họa những …

12 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks 

Tôi hiểu mối quan hệ giữa Phân tích thành phần chính và Phân tách giá trị số đơn ở cấp độ đại số / chính xác. Câu hỏi của tôi là về việc thực hiện scikit-learn . Tài liệu nói: " [TruncatedSVD] rất giống với PCA, nhưng hoạt động trực …

12 pca  scikit-learn  svd  scipy 

Tôi đang thực hiện một nhiệm vụ phân loại nhị phân trong đó xác suất kết quả là khá thấp (chiếm 3%). Tôi đang cố gắng quyết định nên tối ưu hóa bằng AUC hay mất log. Theo như tôi đã hiểu, AUC tối đa hóa khả năng phân biệt …

12 classification  binary-data  auc  log-loss 

Tôi hiện đang làm việc để xây dựng một mô hình dự đoán cho kết quả nhị phân trên tập dữ liệu với ~ 300 biến và 800 quan sát. Tôi đã đọc nhiều trên trang web này về các vấn đề liên quan đến hồi quy từng bước và …

12 multiple-regression  predictive-models  interpretation  regression-coefficients  lasso