Thống kê và dữ liệu lớn

Câu hỏi này đã có câu trả lời ở đây: Chính xác thì hạt giống trong một trình tạo số ngẫu nhiên là gì? 3 câu trả lời Tôi nhận ra rằng người ta sử dụng set.seed()trong R để tạo số giả ngẫu nhiên. Tôi cũng nhận ra rằng sử …

37 r  random-generation 

Tôi đã thực hiện phân tích thành phần chính (PCA) với R bằng hai hàm khác nhau ( prcompvà princomp) và nhận thấy rằng điểm PCA khác nhau về dấu hiệu. Làm thế nào nó có thể được? Xem xét điều này: set.seed(999) prcomp(data.frame(1:10,rnorm(10)))$x PC1 PC2 [1,] -4.508620 -0.2567655 [2,] …

37 r  pca  factor-analysis 

Tôi đã tự hỏi sự khác biệt và mối quan hệ giữa dự báo và dự đoán? Đặc biệt là trong chuỗi thời gian và hồi quy? Ví dụ, tôi có đúng không: Trong chuỗi thời gian, dự báo dường như có nghĩa là ước tính một giá trị trong …

37 regression  time-series  forecasting  terminology 

Trong hồi quy tuyến tính đơn giản, chúng ta có , trong đó . Tôi đã lấy công cụ ước tính: trong đó và là phương tiện mẫu của và .y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + uu∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2)β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - …

37 regression  mathematical-statistics  variance  linear-model  regression-coefficients 

Có một số kỹ thuật lấy mẫu phổ biến, thường được sử dụng trong thực tế, chẳng hạn như bootstrapping, kiểm tra hoán vị, jackknife, v.v. Có rất nhiều bài báo và sách thảo luận về các kỹ thuật này, ví dụ như Philip I Good (2010) Phép thử, Tham …

37 hypothesis-testing  nonparametric  bootstrap  permutation-test 

Tôi đã cố gắng để phù hợp với dữ liệu của tôi vào các mô hình khác nhau và tìm ra rằng fitdistrchức năng từ thư viện MASScủa Rmang lại cho tôi Negative Binomialnhư điều chỉnh kích thước tốt nhất. Bây giờ từ trang wiki , định nghĩa được đưa …

37 r  distributions  modeling  negative-binomial 

Tôi đã sử dụng gói caret trong R để xây dựng các mô hình dự đoán để phân loại và hồi quy. Caret cung cấp một giao diện hợp nhất để điều chỉnh các tham số siêu mô hình bằng cách xác thực chéo hoặc đóng đai khởi động. Ví …

37 r  time-series  cross-validation 

Tôi đang đọc qua " Giới thiệu về học thống kê ". Trong chương 2, họ thảo luận về lý do ước tính hàm .fff 2.1.1 Tại sao Ước tính ?fff Có hai lý do chính mà chúng ta có thể muốn ước tính f : dự đoán và suy …

37 prediction  terminology  causality 

Tôi đang đào tạo một mạng lưới thần kinh và tổn thất đào tạo giảm, nhưng mất xác thực thì không, hoặc nó giảm ít hơn nhiều so với những gì tôi mong đợi, dựa trên các tài liệu tham khảo hoặc thí nghiệm có kiến ​​trúc và dữ liệu …

37 neural-networks  deep-learning 

Sự khác biệt giữa các thuật ngữ "hạt nhân" và "bộ lọc" trong bối cảnh của các mạng thần kinh tích chập là gì?

37 neural-networks  terminology  deep-learning  conv-neural-network 

Thử nghiệm của Mantel được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu sinh học để kiểm tra mối tương quan giữa sự phân bố không gian của động vật (vị trí trong không gian), ví dụ, liên quan đến di truyền, tốc độ xâm lược của chúng hoặc một …

37 r  correlation  spatial  pattern-recognition 

Tôi hiện đang sử dụng gói R lme4 . Tôi đang sử dụng một mô hình hiệu ứng hỗn hợp tuyến tính với các hiệu ứng ngẫu nhiên: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | …

37 r  regression  mixed-model  random-effects-model 

Tôi đang cố gắng để hiểu được lịch sử của Gradient descent và gradient descent Stochastic . Gradient gốc được phát minh ở Cauchy vào năm 1847. Méthode générale pour la résolution des systèmes d'équations simultanées . Trang 536 Vang538 Để biết thêm thông tin về nó, hãy xem tại …

36 references  gradient-descent  history  sgd 

Tôi đang xem một bài thuyết trình của một chuyên gia ML từ một nhà bán lẻ lớn, nơi họ đã phát triển một mô hình để dự đoán các sự kiện chứng khoán. Chúng ta hãy giả sử rằng theo thời gian, mô hình của họ trở nên rất …

36 machine-learning  predictive-models 

Tôi chỉ tò mò tại sao thường chỉ có các quy tắc định mức và . Có bằng chứng về lý do tại sao những điều này là tốt hơn?L 2L1L1L_1L2L2L_2

36 lasso  regularization  ridge-regression