Thống kê và dữ liệu lớn

Hãy xem xét mô hình hồi quy bội sau:Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Ở đây là một vectơ cột; Ma trận a ; a vectơ cột; Ma trận a ; a vectơ cột; và , thuật ngữ lỗi, vectơ cột .YYYn×1n×1n\times 1XXXn×(k+1)n×(k+1)n\times (k+1)ββ\beta(k+1)×1(k+1)×1(k+1)\times 1ZZZn×ln×ln\times lδδ\deltal×1l×1l\times 1UUUn×1n×1n\times1 CÂU HỎI Giảng viên của tôi, sách giáo …

10 regression  multiple-regression  econometrics  least-squares  nonlinear-regression 

Biến ngẫu nhiên được định nghĩa là một hàm có thể đo được từ một - với số đo cơ bản đến một - khác .XXXσσ\sigma(Ω1,F1)(Ω1,F1)(\Omega_1, \mathcal F_1)PPPσσ\sigma(Ω2,F2)(Ω2,F2)(\Omega_2, \mathcal F_2) Làm thế nào để chúng ta nói về một mẫu của biến ngẫu nhiên này? Chúng ta có coi nó …

10 sampling  random-variable  simulation 

Tôi đang tự hỏi làm thế nào để tiếp cận việc đào tạo và thử nghiệm đúng mô hình LASSO bằng glmnet trong R? Cụ thể, tôi tự hỏi làm thế nào để làm như vậy nếu thiếu bộ dữ liệu thử nghiệm bên ngoài bắt buộc tôi phải sử …

10 r  cross-validation  glmnet  lasso 

Như tiêu đề, tôi đang cố gắng sao chép các kết quả từ tuyến tính glmnet bằng trình tối ưu hóa LBFGS từ thư viện lbfgs. Trình tối ưu hóa này cho phép chúng ta thêm một thuật ngữ chính quy L1 mà không phải lo lắng về tính khác …

10 r  regression  regularization  glmnet  elastic-net 

Tôi hiện đang sử dụng một cách tiếp cận bayes để ước tính các tham số cho một mô hình bao gồm một số ODE. Khi tôi có 15 tham số để ước tính, không gian lấy mẫu của tôi là 15 chiều và tìm kiếm phân phối sau của …

10 bayesian  mcmc  monte-carlo  ergodic 

Xét về sự khác biệt giữa mạng thần kinh và học sâu, chúng ta có thể liệt kê một số mục, chẳng hạn như bao gồm nhiều lớp hơn, tập dữ liệu lớn, phần cứng máy tính mạnh mẽ để thực hiện mô hình phức tạp. Bên cạnh những điều …

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  deep-belief-networks 

Giả sử là một công cụ ước tính không thiên vị cho . Sau đó, tất nhiên, . θE[ θ |θ]=θθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE[θ^∣θ]=θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Làm thế nào để một người giải thích điều này với một giáo dân? Trước đây, những gì tôi đã nói là nếu bạn tính …

10 bias  asymptotics  unbiased-estimator  estimators  communication 

Ngoại trừ cây quyết định và hồi quy logistic, mô hình phân loại nào khác cung cấp giải thích tốt? Tôi không quan tâm đến độ chính xác hoặc các thông số khác, chỉ có việc giải thích kết quả là quan trọng.

10 interpretation  supervised-learning 

Có quy tắc nào giữa độ sâu của mạng lưới thần kinh và tốc độ học tập không? Tôi đã nhận thấy rằng mạng lưới càng sâu thì tỷ lệ học tập phải càng thấp. Nếu đó là chính xác, tại sao vậy?

10 neural-networks  deep-learning  hyperparameter  rule-of-thumb 

Trong khi tôi thực sự đã thực hiện một số chương trình với các máy Boltzmann trong một lớp vật lý, tôi không quen với đặc tính lý thuyết của chúng. Ngược lại, tôi biết một lượng khiêm tốn về lý thuyết mô hình đồ họa (về một vài chương …

10 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  graphical-model  rbm 

Tôi là một nhà khoa học dữ liệu làm việc với kinh nghiệm vững chắc về hồi quy, các thuật toán loại máy học và lập trình khác (cả để phân tích dữ liệu và phát triển phần mềm nói chung). Hầu hết cuộc đời làm việc của tôi đã …

10 hypothesis-testing  references  frequentist  inference 

Tôi đang đọc bài viết này về sự khác biệt giữa Phân tích thành phần nguyên tắc và Phân tích nhiều phân biệt đối xử (Phân tích phân biệt đối xử tuyến tính) và tôi đang cố gắng hiểu tại sao bạn lại sử dụng PCA thay vì MDA / …

10 classification  pca  dimensionality-reduction  discriminant-analysis 

Tài liệu trợ giúp "notch" ( hoặc văn bản gốc ) từ boxplot trong 'R' đưa ra các thông tin sau: Nếu các rãnh của hai ô không trùng nhau thì đây là 'bằng chứng mạnh mẽ' cho thấy hai trung vị khác nhau (Chambers et al, 1983, p. 62). …

10 data-visualization  median  boxplot  tukey-hsd 

Tôi muốn hiểu làm thế nào tôi có thể nhận được tỷ lệ phần trăm phương sai của một tập dữ liệu, không phải trong không gian tọa độ do PCA cung cấp, mà dựa vào một tập các vectơ (xoay) hơi khác. set.seed(1234) xx <- rnorm(1000) yy <- xx …

10 r  variance  pca  linear-algebra 

Có thể có nhiều hơn một sự hiểu lầm nghiêm trọng trong câu hỏi này, nhưng nó không có nghĩa là tính toán đúng, mà là để thúc đẩy việc học chuỗi thời gian với một số trọng tâm trong tâm trí. Khi cố gắng hiểu ứng dụng của chuỗi …

10 r  time-series  data-visualization