Thống kê và dữ liệu lớn

Q & A cho những người quan tâm đến thống kê, học máy, phân tích dữ liệu, khai thác dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu

3
Trong Mô hình tính toán của TensorFlow, có thể thực hiện các thuật toán học máy nói chung không?
https://www.tensorflow.org/ Tất cả các dự án trên TensorFlow tôi đã thấy trong GitHub đều triển khai một số loại mô hình Mạng thần kinh. Với TensorFlow là một cải tiến so với DAG (nó không phải là chu kỳ nữa), tôi đã tự hỏi liệu một số thiếu sót vốn …
3
Độc lập thống kê trong thế giới thực
Tôi đọc bài viết sau đây về độc lập thống kê . Tóm lại, bài báo lập luận rằng "Đã đến lúc khoa học phải từ bỏ viễn tưởng về sự độc lập thống kê" và tiếp tục giải thích những lý do khác nhau tại sao. Đọc xong bài …
1
Lựa chọn thiên vị trong cây
Trong mô hình dự đoán ứng dụng của Kuhn và Johnson, các tác giả viết: Cuối cùng, những cây này bị sai lệch lựa chọn: các yếu tố dự đoán có số lượng giá trị riêng biệt cao hơn được ưa chuộng hơn các yếu tố dự đoán chi tiết …
8 cart  bias 
1
Phỏng đoán liên quan đến Luật Kolmogorov 0-1 (cho các sự kiện)
Đặt là không gian xác suất. Phỏng đoán:(Ω,F,P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathscr F, \mathbb P) Giả sử chúng ta có các sự kiện st , hoặc . tại một chuỗi các sự kiện độc lập stA1,A2,...A1,A2,...A_1, A_2, ...∀ A∈⋂nσ(An,An+1,...)∀ A∈⋂nσ(An,An+1,...)\forall \ A \in \bigcap_n \sigma(A_n, A_{n+1}, ...)P(A)=0P(A)=0P(A) = 0111B1,B2,...B1,B2,...B_1, B_2, ... τAn:=⋂nσ(An,An+1,...)=⋂nσ(Bn,Bn+1,...):=τBnτAn:=⋂nσ(An,An+1,...)=⋂nσ(Bn,Bn+1,...):=τBn\tau_{A_n} := …
1
Có phải phép biến đổi đơn điệu không thể đảo ngược của khoảng tin cậy cung cấp cho bạn khoảng tin cậy (ở cùng mức) trong không gian được chuyển đổi không?
Giả sử (a,b)(a,b) (a,b) là khoảng tin cậy cấp cho tham số . Giả sử là một phép biến đổi nghịch đảo đơn điệu. Sau đóq η(1−α)(1−α)(1-\alpha)θθ\thetaηη\eta (η(a),η(b))(η(a),η(b)) \left (\eta(a), \eta(b) \right ) một mức khoảng tin cậy cho ? Giả sử tham số và các điểm cuối khoảng tin …
1
Làm thế nào mạnh mẽ là ước tính khả năng tối đa trong mô hình phương trình cấu trúc để thiếu tính quy phạm đa biến?
Trong mô hình phương trình cấu trúc, người ta thường sử dụng công cụ ước tính ML. Trong trường hợp các biến không đa biến thông thường, ML có thể được sử dụng không? Thường thì các chỉ số bạn có sẵn để làm việc không phải là đa biến …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.