Thống kê và dữ liệu lớn

1

Mô phỏng hậu thế của một quá trình Gaussian

Lần đầu tiên (xin lỗi / lỗi) tôi đã xem qua các quy trình của Gaussian , và cụ thể hơn, đã xem video này của Nando de Freitas . Các ghi chú có sẵn trực tuyến ở đây . Tại một số điểm, anh ta rút ra mẫu ngẫu …

8 machine-learning simulation stochastic-processes gaussian-process

2

VAR ở các mức cho dữ liệu hợp nhất

Tôi đã đọc một số bài báo thể hiện rằng "các tác phẩm gần đây" cho thấy chúng ta có thể sử dụng mô hình VAR với dữ liệu thô I (1) nhưng phải có sự hợp nhất. Điều này có nghĩa là không có lý do để phân biệt …

8 references var cointegration

1

Tại sao chặn cần thiết trong thiết kế thử nghiệm nếu chúng tôi đã thực hiện gán ngẫu nhiên?

Tôi đang trải qua phần đầu tiên của khóa học thống kê Duke trên Coursera, và khái niệm chặn trong thiết kế thử nghiệm xuất hiện. Nếu tôi hiểu chính xác, việc chặn đề cập đến việc tách các đối tượng thành các nhóm dựa trên một số biến có …

8 experiment-design blocking

1

Phân phối tiệm cận của các mẫu bị kiểm duyệt từ

Đặt là thống kê thứ tự của một mẫu iid có kích thước từ . Giả sử dữ liệu được kiểm duyệt để chúng tôi chỉ nhìn thấy đầu phần trăm của dữ liệu, đó làĐặt , phân phối tiệm cận của \ left (X _ {(m)}, \ frac {\ …

8 self-study mathematical-statistics exponential asymptotics order-statistics

1

Sự khác biệt giữa hồi quy beta và quasi glm với phương sai = gì?

Đầu tiên hãy để tôi đưa ra một số nền tảng; Tôi sẽ tóm tắt câu hỏi của tôi ở cuối. Phân phối Beta, được tham số hóa bằng trung bình và , có , trong đó là hàm phương sai.φ Var ( Y ) = V ( μ ) …

8 generalized-linear-model lme4-nlme binomial beta-regression quasi-likelihood

2

Mạng nơ-ron: Có phải một kỷ nguyên trong SGD giống như một kỷ nguyên trong lô nhỏ không?

Trong SGD, một epoch sẽ là phần trình bày đầy đủ của dữ liệu huấn luyện, và sau đó sẽ có N cập nhật trọng lượng cho mỗi epoch (nếu có N ví dụ dữ liệu trong tập huấn luyện). Nếu bây giờ chúng ta thực hiện các đợt nhỏ …

8 machine-learning neural-networks

1

Tính toán kỳ vọng có điều kiện vào -achebras

Tôi chưa thực sự thấy bất kỳ cuốn sách xác suất nào tính toán kỳ vọng có điều kiện, ngoại trừ -achebras được tạo bởi một biến ngẫu nhiên rời rạc. Họ chỉ đơn giản nêu ra sự tồn tại của kỳ vọng có điều kiện, cùng với các thuộc …

8 probability conditional-probability conditional-expectation conditioning sigma-algebra

2

Cách dự đoán xác suất trạng thái hoặc trạng thái cho dữ liệu mới với gói DepmixS4, cho Mô hình Markov ẩn

Có vẻ như tôi có thể tìm hiểu các thông số tốt và tìm thấy xác suất sau cho dữ liệu huấn luyện nhưng tôi không biết làm thế nào để đưa ra dự đoán mới về dữ liệu mới. Vấn đề đặc biệt xuất phát từ xác suất chuyển …

8 r hidden-markov-model mixture

2

Làm thế nào một tỷ lệ học tập nhỏ hơn có thể làm tổn thương hiệu suất của một gbm?

Tôi đã luôn theo dõi trí tuệ dân gian rằng việc giảm tốc độ học tập trong một gbm (mô hình cây tăng cường độ dốc) không làm giảm hiệu suất mẫu của mô hình. Hôm nay, tôi không chắc lắm. Tôi đang điều chỉnh các mô hình (tối thiểu …

8 machine-learning boosting out-of-sample

2

Phương sai của trọng số trung bình lớn hơn trung bình không trọng số

Một nhà phê bình của tôi đang hỏi lý do tại sao tôi đã sử dụng dữ liệu không trọng số, thay vì dữ liệu có trọng số. Tôi đã thảo luận vấn đề với một nhà thống kê và phản ứng của anh ấy là dọc theo dòng Nếu …

8 variance weighted-mean weighted-data

1

Độ chính xác giảm đột ngột khi đào tạo LSTM hoặc GRU trong Keras

Mạng thần kinh tái phát của tôi (LSTM, resp. GRU) hoạt động theo cách mà tôi không thể giải thích. Việc đào tạo bắt đầu và nó đào tạo tốt (kết quả trông khá tốt) khi độ chính xác đột ngột giảm (và mất nhanh chóng tăng) - cả số …

8 neural-networks lstm gru

3

Thuật ngữ 'ma trận khối' Hamiltonian / Hybrid MCMC

Tôi đang cố gắng thực hiện HMC với một ma trận khối không chéo, nhưng đang bị vấp phải bởi một số thuật ngữ. Theo đánh giá của BDA3 và Neal, thuật ngữ động năng (mà tôi đoán là luôn được sử dụng do sự thuận tiện) là K( p …

8 bayesian mcmc monte-carlo

1

Chế độ chuẩn hóa Scikit-learn (L1 so với L2 & Max)

Tôi đã tự hỏi nếu có ai ở đây có thể giải thích sự khác biệt giữa chế độ chuẩn hóa l1, l2 và max trong mô-đun sklearn.pre Processing.n normalize ()? Đọc xong tài liệu tôi không thể nhận ra sự khác biệt!

8 normalization scikit-learn

2

Có cách nào để đối phó với độ dốc biến mất để bão hòa các phi tuyến tính không liên quan đến các đơn vị Batch bình thường hóa hoặc ReLu không?

Tôi muốn đào tạo một mạng lưới với các phi tuyến tính bị sự biến mất (hoặc bùng nổ vấn đề độ dốc mặc dù chủ yếu là biến mất). Tôi biết rằng cách tiêu chuẩn (hiện tại) là sử dụng chuẩn hóa hàng loạt 1 [BN] 1 hoặc đơn …

8 machine-learning neural-networks conv-neural-network batch-normalization

2

Xác suất của những người không đối mặt với đối tác của họ tại một bàn tròn

Nếu các cặp vợ chồng được ngồi ngẫu nhiên trên bàn tròn, cơ hội mà không ai được ngồi đối diện với đối tác của họ là gì? Nếu có bốn người thì câu trả lời là 2/3. Nếu có sáu thì đó là 8/15, tôi nghĩ vậy. Sau đó, …

8 probability