Thống kê và dữ liệu lớn

Nói một cách đơn giản một giá trị p đưa ra xác suất về kết quả quan sát được của một thí nghiệm được đưa ra giả thuyết (mô hình). Có xác suất này (giá trị p), chúng tôi muốn đánh giá giả thuyết của chúng tôi (khả năng của …

43 likelihood  p-value 

Tôi đang dạy bản thân về việc học tập củng cố và cố gắng hiểu khái niệm về phần thưởng giảm giá. Vì vậy, phần thưởng là cần thiết để cho hệ thống biết cặp đôi hành động nào là tốt và cái nào là xấu. Nhưng điều tôi không …

43 machine-learning  reinforcement-learning 

Gần đây tôi đã bắt gặp danh tính này: E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E \left[ E \left(Y|X,Z \right) |X \right] =E \left[Y | X \right] Tất nhiên tôi quen thuộc với phiên bản đơn giản hơn của quy tắc đó, cụ thể là nhưng tôi không thể tìm thấy sự biện minh cho khái …

43 self-study  conditional-probability  conditional-expectation 

Ok, đây là một câu hỏi khiến tôi thức đêm. Thủ tục bootstrap có thể được hiểu là xấp xỉ một số thủ tục Bayes (ngoại trừ bootstrap Bayesian) không? Tôi thực sự thích cách "diễn giải" các số liệu thống kê mà tôi thấy rất mạch lạc và dễ …

43 bayesian  bootstrap 

Khi tôi đọc "trung bình di động" liên quan đến chuỗi thời gian, tôi nghĩ một cái gì đó như , hoặc có lẽ là có trọng số trung bình như . (Tôi nhận ra đây thực sự là các mô hình AR (3), nhưng đây là những gì bộ …

43 time-series  arima  terminology  moving-average 

Tôi mới khai thác dữ liệu và tôi đang cố gắng đào tạo một cây quyết định dựa trên tập dữ liệu rất mất cân bằng. Tuy nhiên, tôi đang gặp vấn đề với độ chính xác dự đoán kém. Dữ liệu bao gồm các sinh viên đang học các …

43 classification  cart  unbalanced-classes  accuracy 

Chính quy hóa bằng các phương thức như Ridge, Lasso, ElasticNet là khá phổ biến cho hồi quy tuyến tính. Tôi muốn biết những điều sau: Những phương pháp này có thể áp dụng cho hồi quy logistic không? Nếu vậy, có sự khác biệt nào trong cách chúng cần …

42 regression  logistic  regularization 

Sự khác biệt chính giữa ước tính khả năng tối đa (MLE) so với ước lượng bình phương nhỏ nhất (LSE) là gì? Tại sao chúng ta không thể sử dụng MLE để dự đoán giá trị trong hồi quy tuyến tính và ngược lại?yyy Bất kỳ trợ giúp về …

42 regression  estimation  maximum-likelihood  least-squares 

Bất cứ ai có thể giải thích các đơn vị tối đa trong một mạng lưới thần kinh làm gì? Làm thế nào để họ thực hiện và làm thế nào để họ khác với các đơn vị thông thường? Tôi đã cố đọc bài báo "Maxout Network" năm 2013 …

42 machine-learning  neural-networks 

Tôi sử dụng chủ yếu là "phân phối Gaussian" trong cuốn sách của mình, nhưng ai đó chỉ đề nghị tôi chuyển sang "phân phối bình thường". Bất kỳ sự đồng thuận về thuật ngữ nào để sử dụng cho người mới bắt đầu? Tất nhiên hai thuật ngữ này …

42 normal-distribution  terminology 

Lý do lý thuyết để không xử lý các giá trị thiếu là gì? Máy tăng cường độ dốc, cây hồi quy xử lý các giá trị bị thiếu. Tại sao Rừng ngẫu nhiên không làm điều đó?

42 random-forest  missing-data  gbm 

Tôi hiện đang viết một bài báo với nhiều phân tích hồi quy. Trong khi trực quan hóa hồi quy tuyến tính đơn biến là dễ dàng thông qua các biểu đồ phân tán, tôi đã tự hỏi liệu có cách nào tốt để hình dung nhiều hồi quy tuyến …

42 regression  data-visualization  multiple-regression 

Tôi đã chạy qua khẳng định rằng mỗi mẫu bootstrap (hoặc cây được đóng bao) sẽ chứa trung bình khoảng số quan sát.2/32/32/3 Tôi hiểu rằng cơ hội không được chọn trong bất kỳ rút ra nào từ mẫu có thay thế là , có khả năng không được chọn …

42 bootstrap 

Câu hỏi của tôi liên quan đến việc cố gắng biện minh cho một phương pháp được sử dụng rộng rãi, cụ thể là lấy giá trị mong đợi của Taylor Series. Giả sử chúng ta có một biến ngẫu nhiên với trung bình dương và phương sai . Ngoài …

42 self-study  mathematical-statistics  expected-value 

Tôi bị bối rối. Tôi không hiểu sự khác biệt giữa quy trình ARMA và quy trình GARCH .. với tôi có giống nhau không? Đây là quá trình (G) ARCH (p, q) σ2t=α0+∑i=1qαir2t−iARCH+∑i=1pβiσ2t−iGARCHσt2=α0+∑i=1qαirt−i2⏟ARCH+∑i=1pβiσt−i2⏟GARCH\sigma_t^2 = \underbrace{ \underbrace{ \alpha_0 + \sum_{i=1}^q \alpha_ir_{t-i}^2} _{ARCH} + \sum_{i=1}^p\beta_i\sigma_{t-i}^2} _{GARCH} Và đây là ARMA ( …

42 arima  garch  finance