Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi đang cố gắng tìm hiểu bài báo từ openAI có tên là Diễn viên đa tác nhân - Phê bình cho môi trường hợp tác cạnh tranh hỗn hợp Trong bài báo, họ đề cập rằng họ chống lại vấn đề không cố định môi trường bằng cách lấy …

7 machine-learning  deep-learning  reinforcement-learning 

Đây là một vấn đề phân loại nhị phân. Số liệu đang được tối thiểu hóa là mất log (hoặc entropy chéo). Tôi cũng có một số chính xác, chỉ cho thông tin của tôi. Nó là một tập hợp dữ liệu lớn, rất cân bằng. Các kỹ thuật dự …

7 machine-learning  prediction  boosting 

Tôi đang cố gắng ước tính điểm trung bình cho hai nhóm học sinh. Tôi sử dụng mô hình hồi quy nhị thức. Các total_anslà câu hỏi tổng họ đã đã trả lời, mà có thể khác nhau cho sinh viên khác nhau. Mô hình 1 trực tiếp ước tính …

7 generalized-linear-model  lme4-nlme  random-effects-model  lsmeans 

Hãy xem xét một mô hình với một tham số quan tâm, θθ\thetavà công cụ ước tính điểm của nó, θ^θ^\hat\theta. Để đơn giản, giả sử θ^∼N(θ,σ2/n)θ^∼N(θ,σ2/n)\hat\theta\sim N(\theta,\sigma^2/n)(trong nhiều trường hợp, điều này có thể được chứng minh là không có triệu chứng). Có hai cách để xây dựng một …

7 confidence-interval  likelihood  credible-interval 

Trong giảng dạy thống kê mô tả, các biện pháp của xu hướng trung tâm xuất hiện sớm, ví dụ trước các biện pháp lây lan. Đối với tôi, việc tìm hiểu về xu hướng trung tâm hoặc vị trí của dữ liệu trước khi học nhiều thuộc tính khác …

7 descriptive-statistics  teaching  central-tendency 

Để minh họa điều tôi muốn nói, hãy xem xét tình huống giả định sau: Số yêu thích của một người x ∈ [ - 1 , 1 ]x∈[−1,1]x\in[-1,1] được phân phối ngẫu nhiên với hàm mật độ nguyên tử f( x )f(x)f(x). Hơn nữa, giả sử rằng người này …

7 probability  bayesian  measure-theory 

Nơi làm việc của tôi đang có một thử thách mã 2 tuần liên quan đến việc tạo ra một thuật toán để tái tạo 100 bức tranh Bob Ross mẫu càng sát càng tốt với một số hạn chế: "Tranh" được gửi dưới dạng tệp JSON chứa màu nền …

7 reinforcement-learning  generative-models 

Câu hỏi của tôi là: Làm thế nào chúng ta có thể sử dụng dữ liệu đầu ra được đo một phần trong tập huấn luyện? Điều này là mơ hồ, vì vậy tôi cụ thể hóa nó trong một câu chuyện hay thay đổi. Loài sóc có hạt, nhưng …

7 machine-learning  predictive-models  semi-supervised 

Tôi đã được hỏi câu hỏi này trong một cuộc phỏng vấn và ban đầu không trả lời đúng mặc dù tôi vẫn nghĩ rằng cách giải thích của tôi có thể là câu trả lời đúng. Câu hỏi là: Có hai xe tải giao hàng, A và B. A …

7 probability  self-study  uniform 

Tôi muốn tìm hiểu kiến ​​trúc mạng thần kinh nào hiện là trạng thái của nghệ thuật (đôi khi viết tắt là "SOTA") đối với các tác vụ phân loại hình ảnh tiêu chuẩn như MNIST, STLN-10 và CIFAR. Đây là một thách thức vì kết quả mới được công …

7 neural-networks  references  conv-neural-network 

Giả sử bạn có hai bộ dữ liệu D1 và D2. Cả hai đều được lấy mẫu từ cùng một phân phối cơ bản X. Tôi muốn sử dụng chúng để huấn luyện một mạng lưới thần kinh. Các tính năng là tất cả các số nguyên không dấu trong …

7 neural-networks  dataset  normalization  z-score 

Câu hỏi rất cơ bản ở đây, nhưng tôi muốn hiểu (không phải về mặt toán học) làm thế nào để thêm một "hình phạt" (tổng bình phương coeff. Lần một vô hướng) vào tổng bình phương còn lại có thể làm giảm hệ số lớn? cảm ơn !

7 regression  least-squares  regularization 

Quá trình AR (1) là Xt=ϕXt−1+εtXt=ϕXt−1+εt X_t = \phi X_{t-1} + \varepsilon_t nếu chúng ta sử dụng công thức này một cách đệ quy, chúng ta sẽ nhận được Xt=ϕ(ϕXt−2+εt−1)+εt=ϕ2Xt−2+ϕεt−1+εt=⋯=ϕkXt−k+∑j=0kϕjεt−jXt=ϕ(ϕXt−2+εt−1)+εt=ϕ2Xt−2+ϕεt−1+εt=⋯=ϕkXt−k+∑j=0kϕjεt−j X_t = \phi(\phi X_{t-2} + \varepsilon_{t-1}) + \varepsilon_t = \phi^2X_{t-2} + \phi\varepsilon_{t-1} + \varepsilon_t = \cdots = \phi^k X_{t-k} + …

7 time-series  mathematical-statistics  autoregressive  moving-average 

Làm thế nào để tôi tạo ra nnn phân phối chính xác nhưng không độc lập các số ngẫu nhiên bình thường độc lập sao cho tổng của chúng nằm trong một khoảng định trước [a,b][a,b][a,b] với xác suất ppp? (Câu hỏi này được thúc đẩy bằng cách tạo ra …

7 normal-distribution  random-generation  sum 

Tôi có một tập hợp các điểm dữ liệu Xi,yiXi,yiX_i, y_i Ở đâu xxx là các biến độc lập và tôi tin rằng mỗi yiyiy_i có thể được mô hình hóa như được rút ra từ một phân phối theo cấp số nhân với các tham số λiλi\lambda_i. Nếu tôi …

7 regression  distributions  error  scoring-rules