Thống kê và dữ liệu lớn

2

Nếu chỉ dự đoán là quan tâm, tại sao sử dụng lasso trên sườn núi?

Trên trang 223 trong phần Giới thiệu về Học thống kê , các tác giả tóm tắt sự khác biệt giữa hồi quy sườn và lasso. Họ cung cấp một ví dụ (Hình 6.9) khi "Lasso có xu hướng vượt trội hơn so với hồi quy sườn núi về độ …

36 machine-learning prediction lasso regularization ridge-regression

2

Làm thế nào để giải thích glmnet?

Tôi đang cố gắng phù hợp với mô hình hồi quy tuyến tính đa biến với khoảng 60 biến dự đoán và 30 quan sát, vì vậy tôi đang sử dụng gói glmnet để hồi quy chính quy vì p> n. Tôi đã xem qua tài liệu và các câu …

36 r regression regularization glmnet

2

Tại sao phân phối Dirichlet là ưu tiên cho phân phối đa quốc gia?

Trong thuật toán mô hình chủ đề LDA, tôi thấy giả định này. Nhưng tôi không biết tại sao lại chọn phân phối Dirichlet? Tôi không biết liệu chúng ta có thể sử dụng phân phối Đồng nhất trên Đa nhóm như một cặp không?

36 bayesian dirichlet-distribution conjugate-prior

3

Bằng chứng thực nghiệm hỗ trợ trực quan kiểu Tufte?

H: Có tồn tại bằng chứng thực nghiệm hỗ trợ trực quan hóa kiểu dữ liệu Tufte, tối giản, nói trên dữ liệu trên các biểu đồ bị bỏ qua biểu đồ của Nigel Holmes không? Tôi hỏi làm thế nào để thêm biểu đồ rác vào các ô R …

36 data-visualization

4

Làm thế nào để lấy mẫu từ một phân phối bình thường với giá trị trung bình và phương sai đã biết bằng ngôn ngữ lập trình thông thường?

Tôi chưa bao giờ có một khóa học về thống kê, vì vậy tôi hy vọng tôi sẽ hỏi đúng nơi ở đây. Giả sử tôi chỉ có hai dữ liệu mô tả phân phối bình thường: trung bình và phương sai . Tôi muốn sử dụng máy tính để …

36 normal-distribution sampling computing

6

Làm thế nào để phù hợp với hai vectơ của chuỗi (trong R)?

Tôi không chắc chắn làm thế nào điều này nên được gọi là, vì vậy xin vui lòng sửa cho tôi nếu bạn biết một thuật ngữ tốt hơn. Tôi đã có hai danh sách. Một trong 55 mục (ví dụ: một vectơ của chuỗi), phần còn lại của 92. …

36 r text-mining

4

Một biến công cụ là gì?

Các biến công cụ đang ngày càng trở nên phổ biến trong kinh tế học và thống kê ứng dụng. Đối với người không quen biết, chúng tôi có thể có một số câu trả lời phi kỹ thuật cho các câu hỏi sau: Một biến công cụ là gì? …

36 regression econometrics instrumental-variables

8

Định lý Bayes là gì?

Các ý chính, nghĩa là các khái niệm liên quan đến định lý Bayes là gì? Tôi không yêu cầu bất kỳ dẫn xuất của ký hiệu toán học phức tạp.

36 probability bayesian theory

5

Phân phối xác suất cho các xác suất khác nhau

Nếu tôi muốn có xác suất 9 thành công trong 16 thử nghiệm với mỗi thử nghiệm có xác suất 0,6 thì tôi có thể sử dụng phân phối nhị thức. Tôi có thể sử dụng gì nếu mỗi trong số 16 thử nghiệm có xác suất thành công khác …

36 distributions probability binomial

3

Học máy: Tôi nên sử dụng một entropy chéo phân loại hoặc mất entropy chéo nhị phân cho dự đoán nhị phân?

Trước hết, tôi nhận ra nếu tôi cần thực hiện dự đoán nhị phân, tôi phải tạo ít nhất hai lớp thông qua thực hiện mã hóa một nóng. Điều này có đúng không? Tuy nhiên, có phải entropy chéo nhị phân chỉ dành cho dự đoán chỉ có một …

36 machine-learning neural-networks loss-functions tensorflow cross-entropy

5

Hàm chi phí của mạng nơ ron là không lồi?

Hàm chi phí của mạng nơ ron là và nó được khẳng định là không lồi . Tôi không hiểu tại sao lại như vậy, vì tôi thấy nó khá giống với hàm chi phí của hồi quy logistic, phải không?J( W, b )J(W,b)J(W,b) Nếu nó không lồi, thì đạo …

36 neural-networks loss-functions

4

Làm thế nào để SVM 'tìm thấy' một không gian tính năng vô hạn nơi luôn có thể phân tách tuyến tính?

Trực giác đằng sau thực tế là một SVM với Hạt nhân Gaussian có không gian đặc trưng chiều nào?

36 svm feature-selection kernel-trick

5

Tại sao các vấn đề hồi quy được gọi là các vấn đề hồi quy của Hồi giáo?

Tôi chỉ tự hỏi tại sao các vấn đề hồi quy được gọi là vấn đề "hồi quy". Câu chuyện đằng sau cái tên là gì? Một định nghĩa cho hồi quy: "Tái phát đến trạng thái kém hoàn hảo hoặc phát triển hơn".

36 regression terminology history etymology

1

Suy luận biến đổi so với MCMC: khi nào nên chọn cái này hơn cái kia?

Tôi nghĩ rằng tôi có được ý tưởng chung về cả VI và MCMC, bao gồm các hương vị khác nhau của MCMC như lấy mẫu Gibbs, Metropolis Hastings, v.v. Bài viết này cung cấp một giải thích tuyệt vời về cả hai phương pháp. Tôi có các câu hỏi …

36 machine-learning bayesian mcmc variational-bayes approximate-inference

2

Làm thế nào để bình thường hóa dữ liệu giữa -1 và 1?

Tôi đã thấy công thức chuẩn hóa tối thiểu tối đa nhưng điều đó bình thường hóa các giá trị trong khoảng từ 0 đến 1. Làm cách nào để bình thường hóa dữ liệu của tôi trong khoảng từ -1 đến 1? Tôi có cả giá trị âm và …

36 dataset normalization