Thống kê và dữ liệu lớn

Giả sử chúng ta liên tục tung một đồng xu công bằng và chúng ta biết số lượng đầu và đuôi sẽ gần bằng nhau. Khi chúng tôi thấy một kết quả như 10 đầu và 10 đuôi cho tổng số 20 lần tung, chúng tôi tin rằng kết quả …

11 confidence-interval  binomial 

Tôi có hai năm dữ liệu về cơ bản như thế này: Ngày _ __ Bạo lực Y / N? _ Số bệnh nhân 1/1/2008 _ ___ 0 __ _ __ _ ____ 11 2/1/2008 _ __ _ 0 _ __ _ __ _ __ 11 3/1/2008 _ ____ 1 …

11 r  mixed-model  autocorrelation  panel-data 

Tôi đã gặp phải vấn đề sau: - Chúng tôi có bộ N người - Chúng tôi có bộ hình ảnh K - Mỗi người đánh giá một số hình ảnh. Một người có thể thích hoặc không thích một hình ảnh (đây là hai khả năng duy nhất). - …

11 missing-data  rating 

Vì vậy, những gì tôi đã đọc về nhà tiên tri của Facebook là về cơ bản nó chia chuỗi thời gian thành xu hướng và thời vụ. Ví dụ: một mô hình phụ gia sẽ được viết là: y(t)=g(t)+s(t)+h(t)+ety(t)=g(t)+s(t)+h(t)+et y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + e_t với …

11 regression  machine-learning  time-series  prophet 

Sơ đồ tiêu chuẩn của biến công cụ theo quan hệ nhân quả ( ->) là: Z -> X -> Y Trong đó Z là một công cụ, X là một biến nội sinh và Y là một phản ứng. Có thể, sau quan hệ: Z <- X ->Y Z …

11 causality  instrumental-variables  endogeneity 

Giả sử tôi có hai biến ngẫu nhiên không độc lập và tôi muốn giảm hiệp phương sai giữa chúng càng nhiều càng tốt mà không mất quá nhiều "tín hiệu", có nghĩa là giúp định tâm? Tôi đã đọc ở đâu đó có nghĩa là định tâm làm giảm …

11 correlation  covariance  random-vector 

Câu hỏi của tôi là khá ngữ nghĩa. Khi một phương thức thường xuyên tạo ra các giá trị p cao, nó được gọi là bảo thủ. Bạn có thể gọi ngược lại, tức là một phương thức có tỷ lệ lỗi loại II cao tự do không?

11 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  terminology  type-i-and-ii-errors 

Cho biến ngẫu nhiên , với phân phối xác suất , ma trận tương quan là bán xác định dương, tức là giá trị riêng của nó là dương hoặc bằng không.nnnXiXiX_iP(X1,…,Xn)P(X1,…,Xn)P(X_1,\ldots,X_n)Cij=E[XiXj]−E[Xi]E[Xj]Cij=E[XiXj]−E[Xi]E[Xj]C_{ij}=E[X_i X_j]-E[X_i]E[X_j] Tôi quan tâm đến các điều kiện về đó là cần thiết và / hoặc đủ cho …

11 correlation 

Theo tôi hiểu, k-NN là một thuật toán người học lười biếng và nó không cần một giai đoạn đào tạo. Vậy tại sao chúng ta cần sử dụng .fit()với sklearn và điều gì xảy ra khi chúng ta sử dụng nó?

11 classification  scikit-learn  k-nearest-neighbour 

Cách tốt nhất để phân chia dữ liệu chuỗi thời gian thành các bộ xác thực / kiểm tra / xác thực, trong đó bộ xác thực sẽ được sử dụng để điều chỉnh siêu tham số? Chúng tôi có dữ liệu bán hàng hàng ngày trong 3 năm và …

11 time-series  cross-validation  validation 

Trên trang wiki của họ , các nhà phát triển của bang Stan: Một số nguyên tắc chúng ta không thích: bất biến, Jeffreys, entropy Thay vào đó, tôi thấy rất nhiều khuyến nghị phân phối bình thường. Cho đến nay tôi đã sử dụng các phương pháp Bayes không …

11 bayesian  mcmc  prior  pymc  stan 

Tôi đang xem xét hai chiến lược để thực hiện "tăng dữ liệu" trong dự báo chuỗi thời gian. Đầu tiên, một chút nền tảng. Công cụ dự đoán để dự báo bước tiếp theo của chuỗi thời gian là một chức năng thường phụ thuộc vào hai điều, trạng …

11 time-series  data-augmentation 

Sự hiểu biết của tôi về SVM là nó rất giống với hồi quy logistic (LR), tức là một tổng số các tính năng được truyền cho hàm sigmoid để có xác suất thuộc về một lớp, nhưng thay vì mất entropy chéo (logistic) chức năng, đào tạo được thực …

11 machine-learning  logistic  svm 

Tôi đang cố gắng thực hiện thuật toán Nelder-Mead để tối ưu hóa một chức năng. Các trang wikipedia về Nelder-Mead là đáng ngạc nhiên rõ ràng về toàn bộ thuật toán, ngoại trừ tiêu chí dừng của nó. Có nó buồn bã nói: Kiểm tra sự hội tụ [cần …

11 optimization  algorithms 

Tôi đã xem các bài giảng CS231N từ Stanford và tôi đang cố gắng xoay quanh một số vấn đề trong kiến ​​trúc CNN. Điều tôi đang cố gắng hiểu là nếu có một số hướng dẫn chung để chọn kích thước bộ lọc tích chập và những thứ như …

11 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network