Thống kê và dữ liệu lớn

Đây có thể là một chút của một câu hỏi triết học, nhưng ở đây chúng tôi đi: Về lý thuyết quyết định, nguy cơ một Ước lượng Bayes θ ( x ) cho θ ∈ Θ được xác định đối với một phân phối trước với π trên Θ …

9 bayesian  prior  decision-theory  point-estimation 

Có thể có bản PDF về sự khác biệt của hai iid rv giống như một hình chữ nhật (thay vì, hình tam giác chúng ta có được nếu các rv được lấy từ phân phối đồng đều). tức là có thể PDF f của jk (đối với hai iid …

9 random-variable  pdf  iid 

Tôi đã gặp phải vấn đề mô phỏng sau: đưa ra một tập hợp của các số thực đã biết, phân phối trên được định nghĩa bởi trong đó biểu thị phần dương của . Trong khi tôi có thể nghĩ về một bộ lấy mẫu của Metropolis-Hastings nhắm mục …

9 simulation  algorithms  random-generation  computational-statistics  metropolis-hastings 

Tôi đang cố gắng mô hình hóa và dự báo một chuỗi thời gian theo chu kỳ thay vì theo mùa (tức là có các mẫu giống như theo mùa, nhưng không có một khoảng thời gian cố định). Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng …

9 time-series  forecasting  arima  seasonality 

Gần đây tôi đã xem bài nói chuyện này của Eric J. Ma và kiểm tra bài viết trên blog của anh ấy , nơi anh ấy trích dẫn Radford Neal, rằng các mô hình Bayes không phù hợp (nhưng chúng có thể quá phù hợp ) và khi sử …

9 machine-learning  bayesian  cross-validation  deep-learning 

Đã đóng cửa . Câu hỏi này cần được tập trung hơn . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để nó chỉ tập trung vào một vấn đề bằng cách chỉnh sửa bài đăng này . Đóng …

9 machine-learning  classification  neural-networks  transfer-learning 

Tôi đang nghiên cứu sự khác biệt giữa chính quy trong hồi quy RKHS và hồi quy tuyến tính, nhưng tôi gặp khó khăn trong việc nắm bắt sự khác biệt quan trọng giữa hai phương pháp này. (xi,yi)(xi,yi)(x_i,y_i)f(⋅)f(⋅)f(\cdot)f(x)≈u(x)=∑i=1mαiK(x,xi),f(x)≈u(x)=∑i=1mαiK(x,xi),\begin{equation}f(x)\approx u(x)=\sum_{i=1}^m \alpha_i K(x,x_i),\end{equation}K(⋅,⋅)K(⋅,⋅)K(\cdot,\cdot)αmαm\alpha_mminα∈Rn1n∥Y−Kα∥2Rn+λαTKα,minα∈Rn1n‖Y−Kα‖Rn2+λαTKα,\begin{equation} {\displaystyle \min _{\alpha\in R^{n}}{\frac {1}{n}}\|Y-K\alpha\|_{R^{n}}^{2}+\lambda \alpha^{T}K\alpha},\end{equation}i,ji,ji,jKKKK(xi,xj)K(xi,xj){\displaystyle K(x_{i},x_{j})} α∗=(K+λnI)−1Y.α∗=(K+λnI)−1Y.\begin{equation} …

9 regression  generalized-linear-model  regularization  kernel-trick  rbf-kernel 

Tôi hiện đang tìm kiếm một Tổng quan về các thuật toán học tăng cường và có thể phân loại chúng. Nhưng bên cạnh Sarsa và Q-Learning + Deep Q-Learning tôi thực sự không thể tìm thấy bất kỳ thuật toán phổ biến nào. Wikipedia cung cấp cho tôi một …

9 reinforcement-learning  q-learning 

Tôi đã gặp một hành vi nghịch lý của cái gọi là "thử nghiệm chính xác" hoặc "thử nghiệm hoán vị", nguyên mẫu trong đó là thử nghiệm Fisher. Nó đây rồi Hãy tưởng tượng bạn có hai nhóm 400 cá nhân (ví dụ 400 kiểm soát so với 400 …

9 power  permutation-test  fishers-exact 

Tôi đang cố gắng tìm hiểu hoạt động bên trong của Hamiltonian Monte Carlo (HMC), nhưng không thể hiểu đầy đủ phần này khi chúng ta thay thế sự tích hợp thời gian xác định bằng một đề xuất của Hắc thạch. Tôi đang đọc bài viết giới thiệu tuyệt …

9 mcmc  monte-carlo  hmc 

Một pdf thường được viết là , trong đó chữ thường được coi là sự nhận biết hoặc kết quả của biến ngẫu nhiên có pdf đó. Tương tự, một cdf được viết là , có nghĩa là . Tuy nhiên, trong một số trường hợp, chẳng hạn như định …

9 random-variable  pdf  cdf  intuition 

Đặt ở trong . Ma trận trung bình và hiệp phương sai của (với phần tử tính toán tối đa) là gì?Z∼N(μ,Σ)Z∼N(μ,Σ)Z \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)RdRd\mathbb R^dZ+=max(0,Z)Z+=max(0,Z)Z_+ = \max(0, Z) Điều này xuất hiện, ví dụ bởi vì, nếu chúng ta sử dụng chức năng kích hoạt ReLU bên trong …

9 probability  distributions  normal-distribution  moments  censoring 

Không phải là hiếm khi xảy ra khi xử lý các mô hình hỗn hợp tối đa phức tạp (ước tính tất cả các hiệu ứng ngẫu nhiên có thể có cho dữ liệu và mô hình đã cho) là hoàn hảo (+1 hoặc -1) hoặc tương quan gần như …

9 r  correlation  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

Giả sử chúng ta đang thực hiện một ví dụ đồ chơi trên độ dốc tốt, tối thiểu hóa hàm bậc hai , sử dụng kích thước bước cố định . ( )α = 0,03 A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ]xTAxxTAxx^TAxα=0.03α=0.03\alpha=0.03A=[10,2;2,3]A=[10,2;2,3]A=[10, 2; 2, 3] Nếu …

9 r  machine-learning  optimization  gradient-descent 

Nếu , hãy tìm phân phối của .X∼C(0,1)X∼C(0,1)X\sim\mathcal C(0,1)Y=2X1−X2Y=2X1−X2Y=\frac{2X}{1-X^2} Chúng ta cóFY(y)=Pr(Y≤y)FY(y)=Pr(Y≤y)F_Y(y)=\mathrm{Pr}(Y\le y) =Pr(2X1−X2≤y)=Pr(2X1−X2≤y)\qquad\qquad\qquad=\mathrm{Pr}\left(\frac{2X}{1-X^2}\le y\right) =⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪Pr(X∈(−∞,−1−1+y2√y])+Pr(X∈(−1,−1+1+y2√y]),ify&gt;0Pr(X∈(−1,−1+1+y2√y])+Pr(X∈(1,−1−1+y2√y]),ify&lt;0={Pr(X∈(−∞,−1−1+y2y])+Pr(X∈(−1,−1+1+y2y]),ify&gt;0Pr(X∈(−1,−1+1+y2y])+Pr(X∈(1,−1−1+y2y]),ify&lt;0\qquad\qquad=\begin{cases} \mathrm{Pr}\left(X\in\left(-\infty,\frac{-1-\sqrt{1+y^2}}{y}\right]\right)+\mathrm{Pr}\left(X\in\left(-1,\frac{-1+\sqrt{1+y^2}}{y}\right]\right),\text{if}\quad y>0\\ \mathrm{Pr}\left(X\in\left(-1,\frac{-1+\sqrt{1+y^2}}{y}\right]\right)+\mathrm{Pr}\left(X\in\left(1,\frac{-1-\sqrt{1+y^2}}{y}\right]\right),\text{if}\quad y<0 \end{cases} Tôi tự hỏi nếu phân biệt trường hợp trên là chính xác hay không. Mặt khác, sau đây có vẻ là một phương pháp đơn giản hơn: Chúng ta …

9 self-study  distributions  mathematical-statistics  random-variable