Thống kê và dữ liệu lớn

Có Mạng thần kinh tái phát và Mạng thần kinh đệ quy. Cả hai thường được ký hiệu bằng cùng một từ viết tắt: RNN. Theo Wikipedia , NN tái phát thực tế là NN đệ quy, nhưng tôi không thực sự hiểu lời giải thích. Hơn nữa, tôi dường …

48 machine-learning  neural-networks  deep-learning  natural-language 

Giả sử tôi có một mẫu từ phân phối chung của X và Y . Làm thế nào để kiểm tra giả thuyết rằng X và Y là độc lập ?( Xviết sai rồi, Yviết sai rồi) , n = 1 .. N(Xn,Yn),n=1..N(X_n,Y_n), n=1..NXXXYYYXXXYYY Không có giả định nào được …

48 hypothesis-testing  references  independence 

Tôi hiểu rằng một khi chúng ta vẽ các giá trị dưới dạng biểu đồ, chúng ta có thể xác định phân phối lưỡng kim bằng cách quan sát các đỉnh đôi, nhưng làm thế nào để tìm thấy nó theo lập trình? (Tôi đang tìm kiếm một thuật toán.)

48 distributions 

Một bài báo đã xuất bản ( pdf ) chứa 2 câu sau: Hơn nữa, việc báo cáo sai có thể do áp dụng các quy tắc không chính xác hoặc do thiếu kiến ​​thức về kiểm tra thống kê. Ví dụ: tổng df trong ANOVA có thể được coi …

48 hypothesis-testing  chi-squared 

Tôi muốn biết tại sao một số ngôn ngữ như R có cả NA và NaN. Sự khác biệt hoặc chúng giống nhau là gì? Có thực sự cần thiết phải có NA?

48 r 

Blog tốt nhất về trực quan hóa dữ liệu là gì? Tôi đang đặt câu hỏi này thành wiki cộng đồng vì nó rất chủ quan. Vui lòng giới hạn mỗi câu trả lời cho một liên kết. Xin lưu ý các tiêu chí sau cho câu trả lời được …

48 data-visualization  references 

Hãy nói rằng có tồn tại một số mối quan hệ "true" giữa yyy và xxx như vậy mà y=ax+b+ϵy=ax+b+ϵy = ax + b + \epsilon , nơi aaa và bbb là hằng số và ϵϵ\epsilon là iid tiếng ồn bình thường. Khi tôi tạo ngẫu nhiên dữ liệu từ …

48 regression 

Vì vậy, độ dốc gốc dốc hoạt động như sau: v=self.momentum∗m−lr∗gv=self.momentum∗m−lr∗gv=self.momentum*m-lr*g Trong đó là bản cập nhật trọng số trước đó và là độ dốc hiện tại đối với các tham số , là tốc độ học tập và là một hằng số.g p l r s e l f …

48 optimization  gradient-descent 

Tôi đang cố gắng tìm hiểu sự khác biệt giữa GBM & Adaboost. Đây là những gì tôi đã hiểu cho đến nay: Có cả hai thuật toán tăng cường, học hỏi từ các lỗi của mô hình trước đó và cuối cùng tạo ra một tổng số trọng số …

48 boosting  gbm  adaboost 

Tôi đoán câu trả lời là có, nhưng tôi vẫn cảm thấy có gì đó không đúng. Cần có một số kết quả chung trong tài liệu, bất cứ ai có thể giúp tôi?

48 covariance  matrix  covariance-matrix  linear-algebra 

Tôi đang tìm kiếm một thuật toán tốt (có nghĩa là tính toán tối thiểu, yêu cầu lưu trữ tối thiểu) để ước tính trung vị của một tập dữ liệu quá lớn để lưu trữ, sao cho mỗi giá trị chỉ có thể được đọc một lần (trừ khi …

48 algorithms  median  large-data 

Tôi đã tìm hiểu về trực giác đằng sau Phân kỳ KL khi hàm phân phối mô hình khác nhau bao nhiêu so với phân phối lý thuyết / thực của dữ liệu. Nguồn Tôi đọc tiếp tục nói rằng sự hiểu biết trực quan của 'khoảng cách' giữa hai …

47 distributions  distance  intuition  kullback-leibler 

Trong nửa đầu năm 2015, tôi đã tham gia khóa học coursera về Machine Learning (của Andrew Ng, khóa học TUYỆT VỜI). Và học những điều cơ bản của học máy (hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, SVM, Mạng lưới thần kinh ...) Ngoài ra, tôi đã là một …

47 r  regression  machine-learning  references 

Tôi có chuyển đổi tất cả dữ liệu hoặc nếp gấp của mình (nếu CV được áp dụng) cùng một lúc không? ví dụ (allData - mean(allData)) / sd(allData) Tôi có biến đổi trainset và testset riêng không? ví dụ (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) …

47 r  cross-validation  data-transformation  normalization  standardization 

Tôi hoàn toàn mù quáng và đến từ một nền tảng lập trình. Những gì tôi đang cố gắng làm là học máy học, và để làm điều này, trước tiên tôi cần học về hồi quy tuyến tính. Tất cả các giải thích trên Internet tôi đang tìm kiếm …

47 regression  intuition