Thống kê và dữ liệu lớn

Tại sao giả thuyết hồi quy logistic được xem như là một hàm xác suất? Tôi hiểu rằng chúng ta sử dụng nó để dự đoán 0 hoặc 1, nhưng tại sao một hàm (giả thuyết) đưa ra các số từ 0 đến 1 có thể được coi là hàm …

7 regression  logistic  generalized-linear-model 

Tôi có một bảng có hai cột X và Y. Mỗi hàng biểu thị một thống kê tổng hợp cho một thể hiện. Tôi giới thiệu một cột mới là Z = X / Y, đây là một thông tin quan trọng khác. Bây giờ, tôi muốn trình bày số …

7 interpretation  metric 

"Phương thức kernel" và "tái tạo không gian Hilbert kernel" có liên quan không? Cụ thể, "kernel" được sử dụng trong thuật ngữ "kernel kernel" có giống (loại) "kernel" như được sử dụng trong thuật ngữ "tái tạo không gian Hilbert kernel" không? Lưu ý rằng tôi đã kiểm tra …

7 machine-learning  terminology  kernel-trick 

Tôi có ma trận dữ liệu hình ảnh trong đó là số ví dụ hình ảnh và là số pixel hình ảnh: , vì mỗi hình ảnh là hình ảnh 3 kênh . Hơn nữa, mỗi trong số 50000 hình ảnh thuộc về 1 trong 10 lớp có thể. Đó …

7 machine-learning  classification  neural-networks  pca  image-processing 

Khi thuật toán học (ví dụ: phân loại, hồi quy, phân cụm hoặc giảm kích thước) chỉ sử dụng sản phẩm chấm giữa các điểm dữ liệu chúng tôi có thể sử dụng ánh xạ chiều cao hơn thông qua thủ thuật kernel, trao đổi tất cả các trường hợp …

7 regression  machine-learning  classification  kernel-trick 

Tôi biết rằng phương thức Biến đổi nghịch đảo không phải lúc nào cũng là một lựa chọn tốt để lấy mẫu từ các bản phân phối vì đây là phương pháp phân tích phụ thuộc vào hình dạng của hàm phân phối. Ví dụ, phân phối Gaussian một chiều …

7 sampling  mcmc  metropolis-hastings  rejection-sampling 

Giả sử rằng hai vectơ ngẫu nhiên xxx và yyy được phân bố đồng đều trên mặt cầu đơn vị Sn−1Sn−1S_{n-1}. Có thể chỉ ra rằng sản phẩm Kronecker củaxxx và yyy được phân bố đồng đều trên một tập hợp con của khối cầu Sn−1⊗Sn−1Sn−1⊗Sn−1S_{n-1}\otimes S_{n-1}?

7 distributions  uniform 

(Đây có thể là một câu hỏi ngớ ngẩn, nhưng tôi tò mò.) Gaussian PDF đa biến thường được viết giống như thế này 1(2π)d|Σ|−−−−−−−√exp(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))1(2π)d|Σ|exp⁡(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ)) \frac{1}{\sqrt{(2\pi)^{d}\lvert \boldsymbol\Sigma\rvert}} \exp\left(-\frac{1}{2}({\mathbf x}-{\boldsymbol\mu})^\mathrm{T}{\boldsymbol\Sigma}^{-1}({\mathbf x}-{\boldsymbol\mu}) \right) trong đó là thứ nguyên của (ví dụ: phần trên được lấy từ Wikipedia ).dddxx\mathbf x Tuy nhiên, dường …

7 normal-distribution  notation 

Tôi có một nắm bắt tốt về mạng lưới thần kinh, lan truyền ngược và quy tắc chuỗi tuy nhiên tôi đang đấu tranh để hiểu sự khác biệt tự động. Dưới đây đề cập đến sự khác biệt tự động bên ngoài bối cảnh lan truyền trở lại: Làm …

7 machine-learning  neural-networks  deep-learning  tensorflow  automatic-differentiation 

Tôi mới bắt đầu cuốn sách của Sutton và Barto, Học tăng cường: Giới thiệu và tò mò về cách nghĩ về câu trả lời cho Bài tập 1.1: Tự chơi . Giả sử, thay vì chơi với một đối thủ ngẫu nhiên, thuật toán học tăng cường được mô …

7 reinforcement-learning 

Tôi cần tham số hóa phân phối Weibull cho một số dữ liệu. Do đó, tôi sử dụng Ước tính khả năng tối đa (MLE) từ gói fitdistrplus trong R. Tuy nhiên, tôi muốn hiểu những gì được thực hiện trong gói, vì vậy ngoài việc sử dụng gói tôi …

7 maximum-likelihood  fitting  weibull 

Tôi đang viết một lớp con scipy.stats._distn_infrastructure.rv_discretecho phân phối nhị thức beta có PMF là P(X=k∣N,α,β)(Nk)B(k+α,N−k+β)B(α,β),P(X=k∣N,α,β)(Nk)B(k+α,N−k+β)B(α,β),P(X=k \mid N, \alpha, \beta){N \choose k} \frac{\mathrm{B}(k+\alpha,N-k+\beta)}{\mathrm{B}(\alpha,\beta)}, Trong đó BB\mathrm{B} là hàm Beta. Việc triển khai CDF và SF hiện tại của tôi (chức năng sinh tồn, tương đương với 1 - CDF) là …

7 distributions  python  cdf  beta-binomial 

Tôi đang tiến hành hồi quy logistic Tôi đã tạo dữ liệu thử nghiệm sau (hai yếu tố dự đoán và tiêu chí là biến nhị phân): UV1 UV2 AV 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 1 1 4 1 1 1 5 1 1 1 …

7 r  regression  logistic  logit 

Tôi đã tự hỏi liệu và làm thế nào có thể mô hình hóa, trong một số mẫu, thay đổi kết quả theo thời gian phụ thuộc vào giá trị cơ bản của kết quả này, sử dụng mô hình hỗn hợp? Ví dụ, hãy tưởng tượng một tình huống …

7 time-series  mixed-model  change-scores 

Câu hỏi của tôi liên quan đến chính quy trong hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic. Tôi hiện đang làm tuần thứ 3 của khóa học Machine Learning của Andrew Ng trên Coursera. Tôi hiểu làm thế nào quá mức có thể là một vấn đề phổ biến …

7 regression  machine-learning  regularization  overfitting