Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi muốn đào tạo một mạng lưới thần kinh với một chuỗi ký tự như một vector đầu vào. Các ví dụ học tập có độ dài khác nhau và vì lý do này, tôi không biết cách thể hiện chúng. Hãy nói rằng tôi có hai ví dụ về …

9 machine-learning  neural-networks  feature-selection  natural-language 

Có ai biết ví dụ về Thuật toán Williams được đề xuất trong Bài viết "Một lớp thuật toán ước tính độ dốc để học tăng cường trong các mạng thần kinh" http://incompleteideas.net/sutton/williams-92.pdf

9 reinforcement-learning 

Khi ước tính các tham số với MAP, tại sao chúng ta lại ước tính "chế độ"? Tôi nghĩ rằng nó sẽ có nghĩa là phân phối sau?

9 bayesian  posterior  bayes 

Sau khi chúng tôi đã chỉ ra rằng hai đại lượng tương quan với nhau, làm thế nào để chúng tôi suy luận rằng mối quan hệ là nguyên nhân? Và hơn nữa cái nào gây ra cái gì? Bây giờ trong lý thuyết, người ta có thể sử dụng …

9 correlation  causality 

Khi chọn số lượng nút thắt thích hợp cho GAM, người ta có thể muốn tính đến số lượng dữ liệu và gia số trên trục x. Điều gì xảy ra nếu chúng ta có 100 gia số trên trục x với 1000 điểm dữ liệu ở mỗi mức tăng. …

9 r  gam  splines 

Tôi đã cố gắng tìm hiểu lại các số liệu thống kê của Bayes (mỗi lần tôi nghĩ cuối cùng tôi đã nhận được nó, một cái gì đó khác xuất hiện mà tôi đã không xem xét trước đó ....) nhưng không rõ (đối với tôi) quá trình tạo …

9 bayesian  modeling  prior  frequentist  randomness 

Khá nhiều tài liệu tham khảo (bao gồm wikipedia và http://www.atmos.washington.edu/~dennis/MatrixCalculus.pdf và http://michael.orlitzky.com/articles/the_derivative_of_a_quadratic_form.php ) xác định đạo hàm của a hàm bởi một vectơ là đạo hàm riêng của hàm được sắp xếp theo một hàng (vì vậy đạo hàm của hàm có giá trị vô hướng là vectơ hàng). …

9 linear-algebra  derivative 

Tôi có ba biến kinh tế vĩ mô (ICS - tâm lý người tiêu dùng, ER - tỷ lệ việc làm, DGO - đơn hàng lâu bền) và đã thực hiện các thử nghiệm quan hệ nhân quả Granger trong R về chúng. Tôi thực sự không biết làm thế …

9 r  granger-causality 

Tôi đã học được rằng sự phù hợp quá mức có thể được phát hiện bằng cách vẽ lỗi đào tạo và lỗi kiểm tra so với các kỷ nguyên. Giống như trong: Tôi đã đọc blogpost này nơi họ nói rằng mạng lưới thần kinh, net5 quá phù hợp …

9 neural-networks  overfitting 

Sự khác biệt giữa các biến ngẫu nhiên nghiêm ngặt (phải được mô hình hóa như vậy) và các biến không ngẫu nhiên mà một số đối số có thể được mô hình hóa là ngẫu nhiên nếu đó là mô hình phân cấp / đa cấp, đối với tôi. …

9 random-effects-model  mixed-model 

Có đúng là kiểm tra tính quy phạm chỉ được sử dụng cho dữ liệu liên tục (tỷ lệ, mức độ đo lường) và không cho dữ liệu phân loại (danh nghĩa, thứ tự)? Có cách nào để kiểm tra tính thông thường của dữ liệu phân loại không?

9 assumptions  normality-assumption 

Sự khác biệt giữa "tiêu chuẩn vàng" và "sự thật mặt đất" là gì? Hai bài viết wiki (nghĩa là tiêu chuẩn vàng và sự thật mặt đất ) liên quan đến cả hai khái niệm với nhau về độ chính xác / độ chính xác của mô hình. Đó …

9 classification  terminology 

Dữ liệu: Đối với mục đích của câu hỏi / giao tiếp này, chúng tôi có thể giả sử dữ liệu trông giống như rnbinom(1000,size=0.1,prob=0.01)trong R, tạo ra một mẫu ngẫu nhiên gồm 1.000 quan sát từ phân phối nhị thức âm (có size=0.1xác suất thành công prob=0.01). Đây là …

9 hypothesis-testing  goodness-of-fit 

Tôi gặp một số khó khăn khi có được kết quả tương đương giữa aovmô hình đo lặp lại giữa bên trong và lmermô hình hỗn hợp. Dữ liệu và tập lệnh của tôi trông như sau data=read.csv("https://www.dropbox.com/s/zgle45tpyv5t781/fitness.csv?dl=1") data$id=factor(data$id) data id FITNESS TEST PULSE 1 1 pilates CYCLING 91 2 …

9 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Tôi có một phân phối mẫu với một số lượng nhỏ các giá trị trong mỗi mẫu (dưới ). Tôi đã tính toán trung vị cho mỗi mẫu mà tôi muốn so sánh với một mô hình và có được sự khác biệt giữa mô hình và trung vị của …

9 confidence-interval  standard-error  median