Thống kê và dữ liệu lớn

Ai đó có thể cho tôi biết tên của loại sơ đồ này (nếu có) không? Ngoài ra, bất cứ ai cũng có thể đề xuất bất kỳ công cụ, tuy nhiên, đơn giản, để vẽ sơ đồ như vậy?

10 categorical-data  proportion 

Hệ thống xếp hạng Elo sử dụng thuật toán tối thiểu hóa độ dốc của hàm mất mát entropy chéo giữa xác suất dự kiến ​​và quan sát được của một kết quả trong các so sánh được ghép nối. Chúng ta có thể viết các hàm mất chung như …

10 regression  optimization  rating 

Lúc đó tôi đang đọc sách: https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf#DefDef Nhưng tôi dường như không thể hiểu chính xác tại sao công thức được xây dựng theo cách của nó. Những gì tôi làm Hiểu: iDF ở một mức độ nào đó sẽ đo tần suất xuất hiện của một thuật ngữ S …

10 machine-learning  clustering  mathematical-statistics  text-mining  natural-language 

Những lợi thế của việc thể hiện một mô hình ARMA như một mô hình không gian trạng thái và dự báo bằng bộ lọc Kalman là gì? Phương pháp này là ví dụ được sử dụng trong triển khai SARIMAX của python-statsmodels: https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

10 forecasting  arma  kalman-filter  state-space-models  statsmodels 

Tham dự một sự mong đợi của mẫu E(f(X))E(f(X))E(f(X)) đối với một số đơn biến biến ngẫu nhiên XXX và một toàn bộ chức năng f(⋅)f(⋅)f(\cdot) (ví dụ, khoảng hội tụ là toàn bộ dòng sản) XXXμ≡E(x)μ≡E(x)\mu \equiv E(x)E(f(x))=E(f(μ)+f′(μ)(x−μ)+f′′(μ)(x−μ)22!+…)E(f(x))=E(f(μ)+f′(μ)(x−μ)+f″(μ)(x−μ)22!+…) E(f(x)) = E\left(f(\mu) + f'(\mu)(x - \mu) + f''(\mu)\frac{(x - \mu)^2}{2!} …

10 expected-value  approximation 

Khi nào người ta muốn thực hiện cắt độ dốc khi đào tạo RNN hoặc CNN? Tôi đặc biệt quan tâm đến cái sau. Điều gì sẽ là một giá trị khởi đầu tốt để cắt? (tất nhiên nó có thể được điều chỉnh)

10 deep-learning 

Tôi đã tự hỏi nếu có thể đào tạo một SVM (nói một tuyến tính, để làm cho mọi thứ dễ dàng) bằng cách sử dụng backpropagation? Hiện tại, tôi đang ở trên một con đường, bởi vì tôi chỉ có thể nghĩ về việc viết đầu ra của trình …

10 machine-learning  neural-networks  svm  gradient-descent  backpropagation 

Tôi hiểu rằng các mạng thần kinh (NN) có thể được coi là các xấp xỉ phổ quát cho cả chức năng và các dẫn xuất của chúng, theo các giả định nhất định (trên cả mạng và chức năng để tính gần đúng). Trên thực tế, tôi đã thực …

10 machine-learning  neural-networks  function  derivative 

Nếu tức là X∈Rn, X∼N(0–,σ2I)X∈Rn, X∼N(0_,σ2I)X\in\mathbb{R}^n,~X\sim \mathcal{N}(\underline{0},\sigma^2\mathbf{I})fX(x)=1(2πσ2)n/2exp(−||x||22σ2)fX(x)=1(2πσ2)n/2exp⁡(−||x||22σ2) f_X(x) = \frac{1}{{(2\pi\sigma^2)}^{n/2}} \exp\left(-\frac{||x||^2}{2\sigma^2}\right) Tôi muốn một phiên bản tương tự của phân phối cắt ngắn-bình thường trong trường hợp đa biến. Chính xác hơn, tôi muốn tạo một ràng buộc định mức (đến một giá trị ) đa biến Gaussian Y st …

10 normal-distribution  simulation  random-generation 

Tôi muốn so sánh 2 phương tiện mẫu cho lợi nhuận chứng khoán 1 phút. Tôi giả sử chúng được phân phối Laplace (đã được kiểm tra) và tôi chia lợi nhuận thành 2 nhóm. Làm thế nào tôi có thể kiểm tra xem chúng có khác nhau đáng kể …

10 r  confidence-interval  laplace-distribution 

Tôi đang giải quyết một vấn đề trong đó tôi cần sử dụng Kriging để dự đoán giá trị của một số biến dựa trên một số biến xung quanh. Tôi muốn tự thực hiện mã của nó. Vì vậy, tôi đã trải qua quá nhiều tài liệu để hiểu …

10 spatial  interpolation  kriging 

Trong lmerhàm bên lme4trong Rcó một lời kêu gọi xây dựng ma trận mô hình các hiệu ứng ngẫu nhiên, , như được giải thích ở đây , trang 7-9.ZZZ Tính ZZZ đòi hỏi các sản phẩm KhatriRao và / hoặc Kronecker của hai ma trận, JiJiJ_i và XiXiX_i . …

10 r  mixed-model  lme4-nlme  matrix 

Trong cài đặt nhị thức, biến ngẫu nhiên X, cho số lượng thành công được phân phối nhị thức. Tỷ lệ mẫu sau đó có thể được tính là trong đónlà cỡ mẫu của bạn. Sách giáo khoa của tôi nói rằngXnXn\frac{X}{n}nnn Tỷ lệ này không có phân phối nhị …

10 distributions  binomial  proportion  sample 

Tôi có một bộ dữ liệu bao gồm 10 biến. Tôi đã chạy bình phương tối thiểu một phần (PLS) để dự đoán một biến trả lời duy nhất theo 10 biến này, trích xuất 10 thành phần PLS và sau đó tính toán phương sai của từng thành phần. …

10 regression  pca  covariance-matrix  partial-least-squares 

Đưa ra hai phân phối liên tục và , tôi không rõ liệu mối quan hệ của sự thống trị lồi giữa chúng:FXFX\mathcal{F}_XFYFY\mathcal{F}_Y (0)FX&lt;cFY(0)FX&lt;cFY(0)\quad \mathcal{F}_X <_c \mathcal{F}_Y ngụ ý rằng (1)F−1Y(q)≤F−1X(q),∀q∈[0.5,1](1)FY−1(q)≤FX−1(q),∀q∈[0.5,1](1)\quad F_Y^{-1}(q) \leq F_X^{-1}(q),\quad \forall q\in[0.5,1] giữ hoặc nếu cần một số giả thuyết nữa nếu được giữ?(1)(1)(1) Định nghĩa …

10 probability  probability-inequalities  distributions