Thống kê và dữ liệu lớn

Mạng lưới thần kinh thường được coi là "hộp đen" do cấu trúc phức tạp của chúng. Điều này không lý tưởng, vì thường có ích khi nắm bắt trực quan về cách một mô hình hoạt động nội bộ. Các phương pháp trực quan hóa làm thế nào một …

37 data-visualization  neural-networks 

Khi thực hiện nghiên cứu về Kinh tế, người ta thường xuyên cần xác minh các kết luận lý thuyết về dữ liệu thực. Nguồn dữ liệu đáng tin cậy để sử dụng và trích dẫn là gì? Tôi chủ yếu quan tâm đến các nguồn cung cấp dữ liệu …

37 references 

Giả sử là một biến ngẫu nhiên với pdf . Khi đó biến ngẫu nhiên có pdfXXXfX(x)fX(x)f_X(x)Y=X2Y=X2Y=X^2 fY(y)={12y√(fX(y√)+fX(−y√))0y≥0y<0fY(y)={12y(fX(y)+fX(−y))y≥00y<0f_Y(y)=\begin{cases}\frac{1}{2\sqrt{y}}\left(f_X(\sqrt{y})+f_X(-\sqrt{y})\right) & y \ge 0 \\ 0 & y \lt 0\end{cases} Tôi hiểu các tính toán đằng sau này. Nhưng tôi đang cố nghĩ cách giải thích cho ai đó không biết tính …

37 random-variable  pdf  intuition 

Tôi đang tìm kiếm một số bất đẳng thức xác suất cho tổng các biến ngẫu nhiên không giới hạn. Tôi thực sự sẽ đánh giá cao nó nếu bất cứ ai có thể cung cấp cho tôi một số suy nghĩ. Vấn đề của tôi là tìm một giới …

37 probability  mathematical-statistics  probability-inequalities  mgf 

Tôi có một khóa học về Máy học trong học kỳ này và giáo sư yêu cầu chúng tôi tìm ra một vấn đề trong thế giới thực và giải quyết nó bằng một trong những phương pháp học máy được giới thiệu trong lớp, như: Cây quyết định Mạng …

37 machine-learning 

Tôi có thể thấy rằng có rất nhiều sự khác biệt chính thức giữa các biện pháp khoảng cách Kullback Mitch Leibler vs Kolmogorov-Smirnov. Tuy nhiên, cả hai đều được sử dụng để đo khoảng cách giữa các bản phân phối. Có một tình huống điển hình mà một người …

37 distributions  distance-functions  kolmogorov-smirnov  kullback-leibler 

Tôi hy vọng rằng ai đó có thể giải thích, theo cách nói của giáo dân, chức năng đặc trưng là gì và cách sử dụng nó trong thực tế. Tôi đã đọc rằng đó là biến đổi Fourier của pdf, vì vậy tôi đoán tôi biết nó là gì …

37 probability  mathematical-statistics  characteristic-function 

Tôi có 2 câu hỏi đơn giản về hồi quy tuyến tính: Khi nào nên chuẩn hóa các biến giải thích? Sau khi ước tính được thực hiện với các giá trị được tiêu chuẩn hóa, làm thế nào người ta có thể dự đoán với các giá trị mới …

37 regression  predictive-models  references  standardization  predictor 

Là một người ngoài cuộc, có vẻ như có hai quan điểm cạnh tranh về cách một người nên thực hiện suy luận thống kê. Có phải hai phương pháp khác nhau đều được coi là hợp lệ bởi các nhà thống kê làm việc? Là lựa chọn một trong …

37 bayesian  frequentist 

Đã có một vài câu hỏi về sách giáo khoa thống kê , chẳng hạn như câu hỏi Sách giáo khoa thống kê miễn phí . Tuy nhiên, tôi đang tìm sách giáo khoa là Nguồn mở, ví dụ, có giấy phép Creative Commons . Lý do là trong tài …

37 references  open-source 

Như câu hỏi nêu - Có thể chứng minh giả thuyết không? Từ sự hiểu biết (hạn chế) của tôi về giả thuyết, câu trả lời là không nhưng tôi không thể đưa ra một lời giải thích nghiêm ngặt cho nó. Câu hỏi có câu trả lời dứt khoát …

37 hypothesis-testing  proof  equivalence 

Trong tất cả các bối cảnh tôi quen thuộc với xác nhận chéo, nó chỉ được sử dụng với mục tiêu tăng độ chính xác dự đoán. Logic của xác nhận chéo có thể được mở rộng trong việc ước tính mối quan hệ không thiên vị giữa các biến …

37 cross-validation  causality 

Một vấn đề tôi thường thấy được đưa ra trong bối cảnh Mạng thần kinh nói chung và Mạng lưới thần kinh sâu nói riêng, đó là chúng "đói dữ liệu" - đó là chúng không hoạt động tốt trừ khi chúng ta có một bộ dữ liệu lớn với …

37 neural-networks  deep-learning  regularization 

Tôi đã xây dựng một hồi quy logistic trong đó biến kết quả đang được chữa khỏi sau khi được điều trị ( Cureso với No Cure). Tất cả bệnh nhân trong nghiên cứu này được điều trị. Tôi quan tâm xem liệu có bị tiểu đường có liên quan …

37 r  hypothesis-testing  logistic  generalized-linear-model  odds-ratio 

Trích dẫn từ một trong các tác giả: t-Phân phối Stochastic Neighbor Nhúng (t-SNE) là một kỹ thuật ( giành giải thưởng ) để giảm kích thước, đặc biệt phù hợp để hiển thị các bộ dữ liệu chiều cao. Nghe có vẻ khá tuyệt, nhưng đó là Tác giả …

37 data-visualization  dimensionality-reduction  tsne