Thống kê và dữ liệu lớn

Chúng ta đều biết rằng Trình tạo số ngẫu nhiên trong máy tính không tạo ra các số ngẫu nhiên thực sự, mà thay vào đó tạo ra các số giả ngẫu nhiên. Ngoài ra, một số RNG tốt hơn các RNG khác và một số được triển khai tốt …

9 random-generation  history 

Làm thế nào để tôi gán thêm trọng lượng cho các quan sát gần đây hơn trong R? Tôi cho rằng đây là một câu hỏi hoặc mong muốn thường gặp nhưng tôi có một thời gian khó khăn để tìm ra chính xác làm thế nào để thực hiện …

9 r  time-series  regression  random-forest 

Vấn đề là: Lấy độ dốc liên quan đến lớp đầu vào cho mạng thần kinh một lớp ẩn đơn bằng cách sử dụng sigmoid cho đầu vào -> hidden, softmax cho hidden -> đầu ra, với mất entropy chéo. Tôi có thể vượt qua hầu hết các công cụ …

9 neural-networks  gradient 

Trong các mô hình chuỗi thời gian, như ARMA-GARCH, để chọn độ trễ hoặc thứ tự phù hợp của tiêu chí thông tin khác nhau của mô hình, như AIC, BIC, SIC, v.v., được sử dụng. Câu hỏi của tôi rất đơn giản, tại sao donot chúng tôi sử dụng …

9 regression  time-series  model-selection  aic  bic 

Làm thế nào tôi có thể tìm thấy một biểu thức phân tích trong vấn đề sau?D(n,l,L)D(n,l,L)D(n,l,L) Tôi ngẫu nhiên thả "thanh" có độ dài vào một khoảng . Các "thanh" có thể chồng lên nhau. Tôi muốn tìm tổng chiều dài trung bình của khoảng chiếm ít nhất một …

9 probability  distributions 

Sử dụng R trên một số dữ liệu và cố gắng xem liệu dữ liệu của tôi có phải là không đồng nhất hay không, tôi đã tìm thấy hai triển khai thử nghiệm Breusch-Pagan, bptest (gói lmtest) và ncvTest (xe gói). Tuy nhiên, những kết quả này tạo ra …

9 r  regression  heteroscedasticity  assumptions  breusch-pagan 

Câu hỏi dựa trên bài báo có tiêu đề: Tái tạo hình ảnh trong chụp cắt lớp quang học khuếch tán bằng mô hình khuếch tán vận chuyển bức xạ kết hợp Liên kết tải xuống Các tác giả áp dụng thuật toán EM với độ chính thưa của của …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  expectation-maximization  moving-average 

Theo "Backprop hiệu quả" của LeCun et al (1998) , tốt hơn hết là bình thường hóa tất cả các đầu vào sao cho chúng tập trung quanh 0 và nằm trong phạm vi của đạo hàm bậc hai tối đa. Vì vậy, ví dụ, chúng tôi sẽ sử dụng …

9 machine-learning  neural-networks  normalization  deep-learning  multidimensional-scaling 

Mặc dù tôi muốn nghĩ rằng tôi nắm bắt tốt khái niệm thông tin trước trong phân tích thống kê và ra quyết định của Bayes, tôi thường gặp khó khăn trong việc xoay quanh ứng dụng của nó. Tôi có một vài tình huống minh họa cho cuộc đấu …

9 bayesian  prior  rule-of-thumb  elicitation 

Các giá trị tiêu biểu của AIC mà tôi đã thấy cho các mô hình logistic là hàng ngàn, ít nhất là hàng trăm. ví dụ: Trên http://www.r-bloggers.com/how-to-perform-a-logistic-regression-in-r/ AIC là 727,39 Mặc dù người ta luôn nói rằng AIC chỉ nên được sử dụng để so sánh các mô hình, …

9 regression  model-selection  aic  accuracy 

Tôi đã phải vật lộn khá nhiều với việc điều hòa sự hiểu biết trực quan của tôi về phân phối xác suất với các thuộc tính kỳ lạ mà hầu hết các cấu trúc liên kết trên phân phối xác suất sở hữu. Ví dụ, hãy xem xét một …

9 mathematical-statistics  convergence  central-limit-theorem  topologies 

Tôi có sự phân bố rời rạc sau, nơi được biết hằng số:α , βα,β\alpha,\beta p ( x ; α , β) = Beta ( α + 1 , β+ x )Beta ( α , β)cho x = 0 , 1 , 2 , Bắnp(x;α,β)=Beta(α+1,β+x)Beta(α,β)for x=0,1,2,… p(x;\alpha,\beta) = \frac{\text{Beta}(\alpha+1, \beta+x)}{\text{Beta}(\alpha,\beta)} …

9 sampling  mcmc  computational-statistics  importance-sampling  rejection-sampling 

Giả sử chuỗi 1 chiều sau: A, B, C, Z, B, B, #, C, C, C, V, $, W, A, % ... Chữ cái A, B, C, ..ở đây đại diện cho các sự kiện 'thông thường'. Biểu tượng #, $, %, ...ở đây đại diện cho các sự kiện …

9 time-series  deep-learning  rare-events  lstm  sequential-pattern-mining 

Tôi luôn có một chút ngạc nhiên khi thấy quảng cáo tâm lý khi tham gia các nghiên cứu thực nghiệm. Chắc chắn, những người trả lời các quảng cáo này không được lấy mẫu ngẫu nhiên và do đó là một dân số tự chọn. Bởi vì được biết …

9 sampling  psychology  random-allocation 

Sau khi đọc rất nhiều bài học sâu, một loại cảm giác khó chịu là tồn tại rất nhiều thủ thuật trong việc đào tạo mạng để có được hiệu suất tốt hơn bình thường. Từ góc độ ứng dụng công nghiệp, rất khó để phát triển loại thủ thuật …

9 machine-learning  deep-learning  deep-belief-networks