Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi đang làm việc thông qua bài báo Cho 2014 giới thiệu kiến ​​trúc bộ mã hóa-giải mã cho mô hình seq2seq. Trong bài báo, dường như họ sử dụng xác suất của đầu ra cho đầu vào (hoặc đó là khả năng ghi nhật ký âm) làm hàm mất …

10 deep-learning  loss-functions  rnn 

Hãy Z1, ⋯ , ZnZ1,⋯,ZnZ_1,\cdots,Z_n được tiêu chuẩn độc lập biến ngẫu nhiên bình thường. Có nhiều bằng chứng (dài) ngoài kia, cho thấy rằng Σi = 1n( ZTôi- 1nΣj = 1nZj)2∼ χ2n - 1ΣTôi= =1n(ZTôi-1nΣj= =1nZj)2~χn-12 \sum_{i=1}^n \left(Z_i - \frac{1}{n}\sum_{j=1}^n Z_j \right)^2 \sim \chi^2_{n-1} Nhiều bằng chứng khá dài …

10 mathematical-statistics  sampling 

Giả sử chúng ta có 3 biến ngẫu nhiên và chúng ta biết phân phối biên theo cặp , nhưng chúng ta không biết gì khác (chẳng hạn như độc lập có điều kiện). Chúng tôi có thể nhận phân phối chung không? P ( X 1 , X 2 …

10 probability  distributions 

Sau đây là một câu hỏi về nhiều hình ảnh được cung cấp dưới dạng "bằng chứng bằng hình ảnh" về sự tồn tại của nghịch lý Simpson và có thể là một câu hỏi về thuật ngữ. Nghịch lý của Simpson là một hiện tượng khá đơn giản để …

10 mathematical-statistics  data-visualization  causality  contingency-tables  simpsons-paradox 

Tên của toán tử lấy một vectơ phân loại và biến nó thành biểu diễn nhị phân sử dụng mã hóa một nóng là gì? Tôi tự hỏi vì tôi đang viết một bài báo khoa học và cần một cái tên thích hợp cho điều đó.

10 terminology  categorical-encoding 

Trong một số câu trả lời tôi đã thấy người dùng CrossValidated đề nghị OP tìm các bài báo sớm về Lasso, Ridge và Elastic Net. Đối với hậu thế, các tác phẩm tinh xảo trên Lasso, Ridge và Elastic Net là gì?

10 references  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

Tôi tự hỏi sự khác biệt giữa hai loại linh mục này là gì: Không thông tin Không đúng cách

10 bayesian  prior  improper-prior 

Tôi đã thử nghiệm mối quan hệ giữa các lỗi và phần dư bằng một số mô phỏng đơn giản trong R. Một điều tôi đã tìm thấy là, bất kể kích thước mẫu hay phương sai lỗi, tôi luôn nhận được chính xác độ dốc khi bạn khớp với …

10 regression  least-squares  residuals 

Nếu tôi có ma trận thiết kế , trong đó là số lượng quan sát của kích thước , thì độ phức tạp của việc giải quyết cho với LASSO, wrt và ? Tôi nghĩ rằng câu trả lời nên đề cập đến cách một thang đo LASSO chia tỷ …

10 optimization  lasso  regularization  time-complexity 

Tôi đã đối mặt với một câu hỏi phỏng vấn cho một công việc mà người phỏng vấn hỏi tôi rằng của bạn rất thấp (từ 5 đến 10%) cho một mô hình co giãn giá. Làm thế nào bạn sẽ giải quyết câu hỏi này?R2R2R^2 Tôi không thể nghĩ …

10 regression  self-study  theory 

Tại sao tôi nhận được các dự đoán khác nhau cho việc mở rộng đa thức thủ công và sử dụng polyhàm R ? set.seed(0) x <- rnorm(10) y <- runif(10) plot(x,y,ylim=c(-0.5,1.5)) grid() # xp is a grid variable for ploting xp <- seq(-3,3,by=0.01) x_exp <- data.frame(f1=x,f2=x^2) fit <- lm(y~.-1,data=x_exp) …

10 r  regression  polynomial 

Tôi hiểu các cơ chế tính toán trọng số bằng cách sử dụng điểm số xu hướng : w i , j = t r e a tp(xi)p(xi)p(x_i) và sau đó áp dụng các trọng số trong phân tích hồi quy và các trọng số này dùng để "kiểm soát" …

10 intuition  weighted-regression  propensity-scores 

Làm thế nào tôi nên lấy mẫu hiệu quả từ phân phối sau? x ~ B ( α , β) , x > k x∼B(α,β), x>k x \sim B(\alpha, \beta),\space x > k Nếu không quá lớn thì lấy mẫu từ chối có thể là cách tiếp cận tốt nhất, …

10 random-generation  beta-distribution  truncation 

Tôi đang bắt đầu với việc học sâu và tôi có một câu hỏi mà tôi không thể tìm thấy câu trả lời, có lẽ tôi đã không tìm kiếm đúng. Tôi đã thấy câu trả lời này , nhưng vẫn chưa rõ giảm cân giảm cân là gì và …

10 neural-networks  conv-neural-network 

Tôi đang cố kiểm tra khả năng phân loại mẫu ngẫu nhiên của rừng giữa 2 nhóm; Có 54 mẫu và số lượng biến khác nhau được sử dụng để phân loại. Tôi đã tự hỏi tại sao các ước tính ngoài túi (OOB) có thể thay đổi 5% so …

10 machine-learning  random-forest