Thống kê và dữ liệu lớn

Hastie và Tibshirani đề cập đến trong phần 4.3.2 của cuốn sách của họ rằng trong cài đặt hồi quy tuyến tính, phương pháp bình phương nhỏ nhất trên thực tế là một trường hợp đặc biệt có khả năng tối đa. Làm thế nào chúng ta có thể chứng …

9 regression  maximum-likelihood  least-squares 

Tôi đang cố gắng làm SVD bằng tay: m<-matrix(c(1,0,1,2,1,1,1,0,0),byrow=TRUE,nrow=3) U=eigen(m%*%t(m))$vector V=eigen(t(m)%*%m)$vector D=sqrt(diag(eigen(m%*%t(m))$values)) U1=svd(m)$u V1=svd(m)$v D1=diag(svd(m)$d) U1%*%D1%*%t(V1) U%*%D%*%t(V) Nhưng dòng cuối cùng không quay trở mlại. Tại sao? Nó dường như có liên quan đến các dấu hiệu của những người bản địa này ... Hay tôi đã hiểu sai quy …

9 r  svd  eigenvalues 

Tôi đang cố gắng mô phỏng bộ dữ liệu khớp với dữ liệu thực nghiệm mà tôi có, nhưng không chắc chắn làm thế nào để ước tính các lỗi trong dữ liệu gốc. Dữ liệu thực nghiệm bao gồm tính không đồng nhất, nhưng tôi không quan tâm đến …

9 r  simulation  heteroscedasticity  gamlss  dglm 

Tôi đang giải quyết các vấn đề trong bài tập viết sâu của lớp học NLP Stanford http://cs224d.stanford.edu/assocate1/assocate1_soln Tôi đang cố gắng để hiểu câu trả lời cho 3a nơi họ đang tìm kiếm đạo hàm cho vectơ cho từ trung tâm. Giả sử bạn được cung cấp một vectơ …

9 self-study  neural-networks  backpropagation  word2vec 

Tôi đang cố gắng tạo một mô hình rút gọn để dự đoán nhiều biến phụ thuộc (DV) (~ 450) có tương quan cao. Các biến độc lập của tôi (IV) cũng rất nhiều (~ 2000) và có mối tương quan cao. Nếu tôi sử dụng Lasso để chọn một …

9 r  lasso  multivariate-regression 

Tôi muốn tính toán tầm quan trọng của từng tính năng đầu vào bằng mô hình sâu. Nhưng tôi chỉ tìm thấy một bài viết về lựa chọn tính năng bằng cách học sâu - lựa chọn tính năng sâu . Họ chèn một lớp nút được kết nối trực …

9 feature-selection  deep-learning  deep-belief-networks  rbm 

Tôi đang điều chỉnh một mô hình hiệu ứng hỗn hợp với một thuật ngữ spline trong một ứng dụng trong đó xu hướng theo thời gian được gọi là tuyến tính. Tuy nhiên, điều tôi muốn đánh giá là liệu xu hướng tuyến tính xảy ra do độ lệch …

9 r  splines  lme4-nlme 

Sự khác biệt giữa học tập đa dạng và giảm kích thước phi tuyến tính là gì? Tôi đã thấy hai thuật ngữ này được sử dụng thay thế cho nhau. Ví dụ: http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/manifold/manifold.html : Manifold Learning (thường được gọi là giảm kích thước phi tuyến tính) theo đuổi mục …

9 terminology  dimensionality-reduction  manifold-learning 

Tôi đang đọc bản in lại này và tôi gặp khó khăn sau khi đưa ra các phương trình cho hồi quy quy trình Gaussian. Họ sử dụng các thiết lập và ký hiệu của Rasmussen & Williams . Do đó, nhiễu phụ gia, trung bình bằng không, tĩnh và …

9 regression  bayesian  gaussian-process 

Tôi đã có một bộ dữ liệu với định dạng sau. Có một kết quả nhị phân ung thư / không có ung thư. Mỗi bác sĩ trong bộ dữ liệu đã nhìn thấy mọi bệnh nhân và đưa ra phán quyết độc lập về việc bệnh nhân có bị …

9 forecasting  binary-data  psychometrics 

Tôi đang tìm hiểu về bootstrapping như một phương tiện để ước tính phương sai của thống kê mẫu. Tôi có một nghi ngờ cơ bản. Trích dẫn từ http://web.stanford.edu/group/psych252/tutorials/doBootstrapPrimer.pdf : • Có bao nhiêu quan sát chúng ta nên lấy mẫu lại? Một gợi ý tốt là kích thước …

9 sampling  bootstrap  resampling 

Đã đóng cửa. Câu hỏi này không đúng chủ đề . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để nó thuộc chủ đề cho Xác thực chéo. Đóng cửa 10 tháng trước . Tôi cần áp dụng chức …

9 neural-networks  scikit-learn  multi-class  softmax 

y= β0+ β1x1+ ε0y=β0+β1x1+ε0y = \beta_{0} + \beta_{1}x_{1} + \varepsilon_{0} Ngôn ngữ để mô tả các mô hình hồi quy, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính rất đơn giản được chỉ định ở trên thường thay đổi và các biến thể như vậy thường mang những thay đổi tinh …

9 regression  terminology 

Tôi đang cố gắng thực hiện mô hình Hỗn hợp Gaussian với suy luận đa dạng ngẫu nhiên, theo bài viết này . Đây là pgm của hỗn hợp Gaussian. Theo bài báo, thuật toán đầy đủ của suy luận biến thiên ngẫu nhiên là: Và tôi vẫn còn rất …

9 machine-learning  bayesian  clustering  gaussian-mixture  variational-bayes 

Tôi có một bộ dữ liệu hình ảnh rộng: 1760x128. Tôi đã đọc qua các hướng dẫn và sách, và hầu hết trong số họ nói rằng hình ảnh đầu vào phải là hình vuông và nếu không, chúng được chuyển thành hình vuông để được đào tạo trong các …

9 conv-neural-network