Thống kê và dữ liệu lớn

Giả sử là biến ngẫu nhiên liên tục và X là biến rời rạc. Pr ( X = x | Y = y ) = Pr ( X = x ) Pr ( Y = y | X = x )YYYXXXPr ( X= x | Y= y) = Pr ( …

11 conditional-probability  pdf 

Tôi đang cố gắng quấn đầu xung quanh kết quả của Định lý Bayes áp dụng cho ví dụ chụp X-quang cổ điển, với độ xoắn của hình chụp nhũ ảnh là hoàn hảo. Đó là, Tỷ lệ mắc ung thư:.01.01.01 Xác suất chụp X quang tuyến vú dương tính, …

11 bayesian  bayes  binning  diagnosis 

Tôi đang cố gắng chọn một trong hai bài kiểm tra này để phân tích dữ liệu được ghép nối. Có ai biết bất kỳ quy tắc nào về việc chọn cái nào nói chung không?

11 hypothesis-testing  nonparametric  paired-data  wilcoxon-signed-rank  sign-test 

Các câu hỏi thực tế của tôi nằm trong hai đoạn cuối, nhưng để thúc đẩy chúng: Nếu tôi đang cố ước tính giá trị trung bình của một biến ngẫu nhiên theo phân phối Bình thường với phương sai đã biết, tôi đã đọc rằng đặt đồng phục trước …

11 bayesian  maximum-likelihood  posterior  frequentist 

Có vẻ như nó thực sự cao, nhưng điều này là trái ngược với tôi. Ai đó có thể vui lòng giải thích? Tôi rất bối rối về vấn đề này và sẽ đánh giá cao một lời giải thích chi tiết, sâu sắc. Cảm ơn rất nhiều trước!

11 autocorrelation  random-walk 

Các bản đồ kích hoạt ở một lớp nhất định được kết nối với các bộ lọc cho lớp đó như thế nào? Tôi không hỏi về cách thực hiện thao tác tích chập giữa bộ lọc và bản đồ kích hoạt, tôi đang hỏi về loại kết nối mà …

11 machine-learning  deep-learning  conv-neural-network 

Tôi đang nói ở đây về ma trận tương quan Pearson. Tôi thường nghe nói rằng tất cả các ma trận tương quan phải là bán chính xác dương. Hiểu biết của tôi là ma trận xác định dương phải có giá trị riêng , trong khi ma trận bán …

11 covariance-matrix  eigenvalues  correlation-matrix 

Một cách để tạo ra các từ nhúng như sau ( gương ): Nhận một tập đoàn, ví dụ: "Tôi thích bay. Tôi thích NLP. Tôi thích học sâu." Xây dựng ma trận cooccurrence từ nó: Thực hiện SVD trên và giữ các cột đầu tiên của U.XXXkkk Mỗi hàng …

11 natural-language  svd  mutual-information  word-embeddings  language-models 

Làm cách nào để tính số lượng tham số trong mạng nơ ron nhân tạo để tính AIC của nó?

11 neural-networks  aic 

Sự khác biệt thống kê giữa thực hiện hồi quy tuyến tính trong R với formulatập hợp y ~ x + 0thay vì là y ~ xgì? Làm thế nào để tôi giải thích hai kết quả khác nhau?

11 multiple-regression  generalized-linear-model  intercept 

Phương pháp bootstrap đã thấy một sự khuếch tán lớn trong những năm qua, tôi cũng sử dụng nó rất nhiều, đặc biệt là vì lý do đằng sau khá trực quan. Nhưng đó là một điều tôi không hiểu. Tại sao Efron chọn thực hiện lấy mẫu lại bằng …

11 bootstrap  resampling  subsampling 

Câu hỏi của tôi cho thấy sự hiểu biết kém của tôi về hồi quy Poisson và GLM nói chung. Đây là một số dữ liệu giả để minh họa câu hỏi của tôi: ### some fake data x=c(1:14) y=c(0, 1, 2, 3, 1, 4, 9, 18, 23, 31, 20, …

11 generalized-linear-model  poisson-distribution 

Tôi đang nghiên cứu và cố gắng thực hiện các mạng nơ ron tích chập, nhưng tôi cho rằng câu hỏi này áp dụng cho các tri giác đa lớp nói chung. Các nơ-ron đầu ra trong mạng của tôi biểu thị sự kích hoạt của mỗi lớp: nơ-ron hoạt …

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

Tôi đang tự hỏi làm thế nào tôi có thể mô phỏng một mẫu của n vòng đời phân phối Weibull bao gồm các quan sát được kiểm duyệt đúng loại I. Chẳng hạn, cho phép có n = 3, shape = 3, scale = 1 và tỷ lệ kiểm …

11 r  survival  simulation  random-generation 

Đây là hàm mất lệch nhị thức của GradientBoosting, def __call__(self, y, pred, sample_weight=None): """Compute the deviance (= 2 * negative log-likelihood). """ # logaddexp(0, v) == log(1.0 + exp(v)) pred = pred.ravel() if sample_weight is None: return -2.0 * np.mean((y * pred) - np.logaddexp(0.0, pred)) else: return (-2.0 / …

11 machine-learning  scikit-learn  boosting  loss-functions