Thống kê và dữ liệu lớn

Khi biến đổi các biến, bạn có phải sử dụng tất cả các biến đổi giống nhau không? Ví dụ: tôi có thể chọn và chọn các biến được chuyển đổi khác nhau, như trong: Đặt là tuổi, thời gian làm việc, thời gian cư trú và thu nhập.x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 Y …

41 r  regression  logistic  data-transformation 

Tôi đã đọc / nghe nhiều lần rằng kích thước mẫu của ít nhất 30 đơn vị được coi là "mẫu lớn" (giả định về tính quy tắc của phương tiện thường xấp xỉ do CLT, ...). Do đó, trong các thí nghiệm của tôi, tôi thường tạo ra các …

41 references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb 

Giả sử bạn được cung cấp hai đối tượng có vị trí chính xác không xác định, nhưng được phân phối theo phân phối bình thường với các tham số đã biết (ví dụ: và . Chúng ta có thể giả sử đây là cả hai quy tắc bivariate, sao …

41 normal-distribution  distance-functions 

Tôi biết các bài kiểm tra tính quy phạm, nhưng làm cách nào để kiểm tra "Poisson-ness"? Tôi có mẫu ~ 1000 số nguyên không âm mà tôi nghi ngờ được lấy từ phân phối Poisson và tôi muốn kiểm tra điều đó.

41 hypothesis-testing  distributions  poisson-distribution  goodness-of-fit 

Nếu bạn nhìn vào Wolfram Alpha Hoặc trang Wikipedia này Danh sách các quốc gia theo độ tuổi trung bình Rõ ràng trung vị dường như là số liệu thống kê của sự lựa chọn khi nói đến tuổi. Tôi không thể tự giải thích tại sao ý nghĩa số …

41 mean  median 

Nếu hai biến có tương quan 0, tại sao chúng không nhất thiết phải độc lập? Là các biến không tương quan độc lập trong các trường hợp đặc biệt? Nếu có thể, tôi đang tìm kiếm một lời giải thích trực quan, không phải là một giải thích kỹ …

41 correlation  independence 

Tôi hiện đang trải qua Tìm kiếm ngẫu nhiên của Tối ưu hóa siêu dữ liệu của Bengio và Bergsta [1] trong đó các tác giả cho rằng tìm kiếm ngẫu nhiên hiệu quả hơn tìm kiếm dạng lưới trong việc đạt được hiệu suất xấp xỉ bằng nhau. Câu …

41 machine-learning  hyperparameter  optimization 

Tôi đang chạy phân loại trong Weka cho một bộ dữ liệu nhất định và tôi nhận thấy rằng nếu tôi đang cố gắng dự đoán một giá trị danh nghĩa, đầu ra sẽ hiển thị cụ thể các giá trị dự đoán chính xác và không chính xác. Tuy …

41 machine-learning  error  weka  mse  rms 

Có sự khác biệt sâu sắc giữa phân phối Bình thường và phân phối Gaussian không, tôi đã thấy nhiều bài viết sử dụng chúng mà không có sự phân biệt và tôi cũng thường coi chúng là cùng một thứ. Tuy nhiên, PI của tôi gần đây đã nói …

41 normal-distribution  terminology 

Tôi muốn biết làm thế nào để giải thích sự khác biệt của các giá trị f-đo. Tôi biết rằng f-đo là một giá trị trung bình cân bằng giữa độ chính xác và thu hồi, nhưng tôi đang hỏi về ý nghĩa thực tế của sự khác biệt trong …

41 classification  precision-recall 

Tôi thừa nhận tôi tương đối mới với điểm số xu hướng và phân tích nguyên nhân. Một điều không rõ ràng đối với tôi khi là người mới đến là cách "cân bằng" sử dụng điểm số xu hướng khác biệt về mặt toán học với những gì xảy …

41 regression  multivariate-analysis  causality  propensity-scores 

Cụ thể, tôi cho rằng tôi tự hỏi về tuyên bố này: Các phiên bản chính trong tương lai của TensorFlow sẽ cho phép độ dốc chảy vào đầu vào nhãn trên backprop theo mặc định. Mà được hiển thị khi tôi sử dụng tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. Trong cùng một thông điệp, …

41 machine-learning  supervised-learning  tensorflow  backpropagation 

Tôi có một nền tảng khoa học máy tính nhưng tôi đang cố gắng dạy cho mình khoa học dữ liệu bằng cách giải quyết các vấn đề trên internet. Tôi đã làm việc về vấn đề này trong vài tuần qua (khoảng 900 hàng và 10 tính năng). Ban …

41 random-forest  overfitting 

Giả sử ϕ ( ⋅ )ϕ(⋅)\phi(\cdot) và là hàm mật độ và hàm phân bố của phân phối chuẩn chuẩn.Φ ( ⋅ )Φ(⋅)\Phi(\cdot) Làm thế nào người ta có thể tính tích phân: ∫∞- ∞Φ ( w - ab) ϕ(w)d w∫−∞∞Φ(w−ab)ϕ(w)dw\int^{\infty}_{-\infty}\Phi\left(\frac{w-a}{b}\right)\phi(w)\,\mathrm dw

41 mathematical-statistics  normal-distribution  integral 

Hai biến ngẫu nhiên A và B độc lập thống kê. Điều đó có nghĩa là trong DAG của quy trình: và tất nhiên . Nhưng điều đó cũng có nghĩa là không có cửa trước từ B đến A?(A⊥⊥B)(A⊥⊥B)(A {\perp\!\!\!\perp} B)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A) Bởi vì sau đó chúng ta sẽ nhận …

40 independence  causality  bayesian-network  dag