Thống kê và dữ liệu lớn

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 classification  supervised-learning 

Tôi đã cố gắng tạo ra một chương trình đào tạo Mạng nơ-ron trên máy tính của mình. Đối với Mạng được đề cập, tôi đã quyết định sử dụng chức năng Lỗi Entropy chéo: E= - ΣjtjlnojE=−∑jtjln⁡ojE = -\sum_jt_j\ln o_j Trong đó là đầu ra đích của Neuron và …

9 machine-learning  neural-networks  derivative  cross-entropy  differential-equations 

Tôi đang đào tạo một trình phân loại nhị phân SVM bằng Scikit learn. Do bản chất của vấn đề của tôi, tôi cần tránh những tiêu cực sai. Vì không có gì là miễn phí, tôi ổn khi nhận được tỷ lệ dương tính giả cao hơn để giảm …

9 machine-learning  cross-validation  svm  python  scikit-learn 

Tôi biết ưu tiên của Zellner là sử dụng dữ liệu để đặt thông tin trước, nhưng thực tế toàn bộ mô hình phụ thuộc vào dữ liệu. Có bất kỳ lý do khác?

9 regression  bayesian  uninformative-prior 

Tôi đã có một cuộc phỏng vấn việc làm cho một vị trí khoa học dữ liệu. Trong cuộc phỏng vấn, tôi được hỏi tôi phải làm gì để đảm bảo người mẫu không bị thừa. Câu trả lời đầu tiên của tôi là sử dụng xác nhận chéo để …

9 cross-validation  regularization  overfitting 

Một vấn đề xảy ra khá thường xuyên trong các thí nghiệm của tôi là mô hình thay đổi về hiệu suất khi thay đổi trạng thái ngẫu nhiên cho thuật toán. Vì vậy, câu hỏi rất đơn giản, tôi có nên lấy trạng thái ngẫu nhiên làm siêu tham …

9 machine-learning  scikit-learn 

Ai đó có thể đề nghị làm thế nào tôi có thể tính toán khoảnh khắc thứ hai (hoặc toàn bộ hàm tạo khoảnh khắc) của cosin của hai vectơ ngẫu nhiên gaussian , mỗi phân phối là , độc lập với nhau không? IE, thời điểm cho biến ngẫu …

9 normal-distribution  mathematical-statistics  multivariate-analysis  circular-statistics  mgf 

Tôi đã gắn nhãn dữ liệu gồm 10000 ví dụ tích cực và 50000 ví dụ tiêu cực, đưa ra tổng số 60000 ví dụ. Rõ ràng dữ liệu này là mất cân bằng. Bây giờ hãy để chúng tôi nói rằng tôi muốn tạo bộ xác thực của mình …

9 machine-learning  neural-networks  cross-validation  dataset  unbalanced-classes 

Để đặt câu hỏi của tôi vào bối cảnh, tôi là một nhà vật lý nhưng bị hạn chế tiếp xúc với số liệu thống kê và những gì tôi đã học được về nó đã hơn 30 năm trước. Tôi đang cố gắng tìm hiểu về khối bootstrapping vì …

9 time-series  bootstrap 

Sự khác biệt cơ bản giữa Lọc cộng tác dựa trên vật phẩm và Phân tích dựa trên thị trường là gì? Là cái sau là một trường hợp chuyên biệt của cái trước?

9 machine-learning  recommender-system 

Tôi đang cố gắng chứng minh hoặc chứng minh rằng sự khác biệt giữa Tương quan của Spearman và Tương quan của Kendall không quá 1 (hoặc ít hơn, càng tốt hơn). Tôi giả sử không có mối quan hệ. Trong một nỗ lực để từ chối kết quả bằng …

9 correlation  spearman-rho  kendall-tau 

Mặc dù có những điểm tương đồng cơ bản như cả hai mô hình này, xác suất thành công thay vì mô hình hóa biến phản ứng trực tiếp; Tôi tin rằng có nhiều câu trả lời đáng tin cậy hơn trong đó chỉ ra sự khác biệt và tương …

9 regression  logistic  mathematical-statistics  irt 

Tôi muốn biết liệu thống kê đã hoàn tất cho trong cài đặt . σ2N(μ,σ2)T( X1, Lọ , Xn) = ∑ni = 1( XTôi- X¯n)2n - 1T(X1,…,Xn)=∑i=1n(Xi−X¯n)2n−1T(X_1,\ldots,X_n)=\frac{\sum_{i=1}^n (X_i-\bar{X}_n)^2}{n-1}σ2σ2\sigma^2N( Μ , σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) Điều này có phụ thuộc vào việc có được biết trước hay không? Nếu hoàn thành cho , thì …

9 normal-distribution  estimation  inference  umvue 

Đối với các biến ngẫu nhiên độc lập và , có biểu thức dạng đóng chobetaαα\alphaββ\beta E[αα2+β2√]E[αα2+β2]\mathbb E \left[ \frac{\alpha}{\sqrt{\alpha^2 + \beta^2}} \right] về các giá trị và phương sai dự kiến ​​của và ? Nếu không, có một ràng buộc thấp hơn tốt về kỳ vọng đó?betaαα\alphaββ\beta Cập nhật: …

9 probability  random-variable  expected-value  ratio 

Trong khi đọc các tài liệu phân đoạn ngữ nghĩa cũng như các triển khai tương ứng của chúng, tôi thấy rằng một số cách tiếp cận sử dụng softmax trong khi các phương pháp khác sử dụng sigmoid cho ghi nhãn mức pixel. Ví dụ, đối với giấy u-net …

9 machine-learning  deep-learning  computer-vision  tensorflow