Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi đang chạy một mô hình hồi quy bội và đang tìm cách sử dụng AIC và BIC để chọn các mô hình. Tuy nhiên tôi lưu ý rằng cả hai biện pháp không xem xét số lượng biến chúng ta có thể chọn mà chỉ xem xét số lượng …

7 multiple-regression  aic  bic 

Tôi có dữ liệu về các đội, cầu thủ khác nhau, v.v. Tôi đang cố gắng tìm ra cách tốt nhất để mô hình hóa kết quả của trận đấu, có thể kết thúc bằng một chiến thắng cho đội chủ nhà, thua cho đội chủ nhà hoặc hòa. Tôi …

7 regression  modeling  poisson-distribution 

Tôi có một bộ dữ liệu với các lớp không cân bằng. Ba lớp chiếm khoảng 60% dữ liệu. Ngoài ra, tôi có các phân tách thử nghiệm khác nhau gây ra sự mất cân bằng. Ví dụ: Tập xe lửa: nhãn_1 ... nhãn_n Bộ kiểm tra: nhãn_1, nhãn_3, nhãn_9 …

7 machine-learning  scikit-learn  average  unbalanced-classes 

Cả hai đều là / là giáo sư thống kê. Họ có liên quan không?

7 history 

Giả sử là các biến ngẫu nhiên có phân phối đồng đều trên . Tôi quan tâm đến các gốc dự kiến ​​của đa thức , là các biến ngẫu nhiên phức tạp được đưa ra bởi và A,B,CA,B,CA,B,C[−1,1][−1,1][-1,1]Ax2+Bx+CAx2+Bx+CAx^2 + Bx + CZ1=−B+B2−4AC−−−−−−−−√2AZ1=−B+B2−4AC2AZ_1 = \frac{-B+\sqrt{B^2-4AC}}{2A}Z2=−B−B2−4AC−−−−−−−−√2A.Z2=−B−B2−4AC2A.Z_2 = \frac{-B-\sqrt{B^2-4AC}}{2A}. Thực hiện mô …

7 uniform  polynomial 

Nếu có 60% khả năng xảy ra điều gì đó (chẳng hạn như tử vong do chẩn đoán y khoa), khả năng người đó có thể sống sót sau ba lần này là bao nhiêu? Ví dụ, 40% mọi người sẽ sống sót qua nó. Bao nhiêu người sẽ sống …

7 probability  independence 

Các lựa chọn thay thế tiên tiến nhất cho Quy trình Gaussian (GP) cho hồi quy phi tuyến tính không đối xứng với độ không đảm bảo dự đoán, khi kích thước của tập huấn bắt đầu trở nên cấm đối với GP vanilla, nhưng nó vẫn không lớn lắm? …

7 regression  machine-learning  bayesian  nonparametric  gaussian-process 

Tôi tự hỏi tại sao người ta nói rằng nhiều sửa chữa thử nghiệm là '' tùy ý '' và chúng dựa trên một triết lý không mạch lạc rằng tính xác thực của một tuyên bố phụ thuộc vào giả thuyết nào khác được giải trí xem ví dụ …

7 hypothesis-testing  multiple-comparisons  bonferroni 

Tôi đang đối mặt với một số nghi ngờ trong việc hiểu mức độ tự do được xem xét trong phân phối. Cụ thể, hãy tham khảo Biến sinh viên, nghĩa làttt t=x−x¯s^=x−x¯∑(xi−x¯)2N−1−−−−−−−√(1)(1)t=x−x¯s^=x−x¯∑(xi−x¯)2N−1t=\frac{x-\bar{x}}{\hat{s}}=\frac{x-\bar{x}}{\sqrt{\frac{\sum(x_i-\bar{x})^2}{N-1}}}\tag{1} Trong đó là biến gaussian, là giá trị trung bình, là độ lệch chuẩn lấy từ dữ …

7 distributions  degrees-of-freedom  t-distribution  constraint 

Tôi hiện đang làm việc để đào tạo một mạng lưới thần kinh 5 lớp và tôi gặp một số vấn đề với lớp tanh và muốn thử lớp ReLU. Nhưng tôi thấy rằng nó trở nên tồi tệ hơn đối với lớp ReLU. Tôi tự hỏi liệu có phải …

7 neural-networks 

Cho một tỷ lệ và sai số chuẩn của nó, giả định phân phối nào giảm thiểu các giả định / tối đa hóa entropy? Đây có phải là bản beta (và tôi có thể sử dụng phương pháp của các khoảnh khắc để ước tính các tham số của …

7 distributions  proportion  entropy  beta-distribution  maximum-entropy 

Cách đây một thời gian, Xi'an đã hỏi tương đương với cdfs của MCMC đối với pdf là gì? Câu trả lời ngây thơ sẽ là sử dụng thuật toán đô thị "gần đúng" theo mẫu Cho 1. tạo 2. lấyX(t)=x(t)X(t)=x(t)X^{(t)} = x^{(t)}Y∼q(y|x(t))Y∼q(y|x(t))Y \sim q(y|x^{(t)})X(t+1)={Yx(t) with probability otherwise.min(F(Y+ε)−F(Y−ε)F(x(t)+ε)−F(x(t)−ε),1)X(t+1)={Y with probability …

7 simulation  mcmc  cdf  metropolis-hastings 

Các xấp xỉ hạt với mật độ xác suất thường được giới thiệu như một tổng trọng số của các hàm Dirac p(x)≈∑i=1Nωiδ(x−xi)p(x)≈∑i=1Nωiδ(x−xi)p(x) \approx \sum_{i=1}^N \omega^i \delta(x-x^i) với trọng lượng ωi∝p(xi)q(xi)ωi∝p(xi)q(xi)\omega^i \propto \frac{p(x^i)}{q(x^i)} bình thường hóa để họ tổng hợp lại; Ở đâuq(⋅)q(⋅)q(\cdot)là mật độ quan trọng. Tôi hiểu rằng …

7 distributions  particle-filter  dirac-delta 

Tôi đã xem video Khan này về Giá trị kỳ vọng như một chương trình bồi dưỡng. Ông đề cập đến việc thông qua đó giá trị mong đợi là kết quả rất có thể ... Chà, điều đó chỉ đúng bởi vì anh ta đang sử dụng phân phối …

7 expected-value  mode 

Tôi đang cố gắng để phù hợp với một SVM với dữ liệu của tôi. Tập dữ liệu của tôi chứa 3 lớp và tôi đang thực hiện xác thực chéo 10 lần (trong LibSVM): ./svm-train -g 0.5 -c 10 -e 0.1 -v 10 training_data Sự giúp đỡ từ đó …

7 cross-validation  svm  libsvm  parameterization  optimization