Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi là một kỹ sư phần mềm học máy học, đặc biệt thông qua các khóa học máy của Andrew Ng . Trong khi nghiên cứu hồi quy tuyến tính với chính quy , tôi đã tìm thấy các thuật ngữ khó hiểu: Hồi quy với chuẩn hóa L1 hoặc …

33 regression  terminology  lasso  regularization  ridge-regression 

Tôi đang tìm kiếm một lời giải thích về tầm quan trọng của biến tương đối được tính toán trong Gradient Boosted Tree không quá chung chung / đơn giản như: Các biện pháp dựa trên số lần một biến được chọn để phân tách, được cân bằng bởi sự …

33 machine-learning  data-mining  predictive-models  cart  boosting 

Tôi đã đọc trong một số nguồn, bao gồm cả nguồn này , rằng Rừng ngẫu nhiên không nhạy cảm với các ngoại lệ (ví dụ như cách thức Hồi quy logistic và các phương thức ML khác). Tuy nhiên, hai mảnh trực giác nói với tôi khác: Bất cứ …

33 random-forest  bootstrap  outliers  cart 

Làm thế nào để so sánh các phương pháp chuẩn hóa sườn núi, LASSO và thunnet? Ưu điểm và nhược điểm tương ứng của họ là gì? Bất kỳ bài viết kỹ thuật tốt, hoặc ghi chú bài giảng cũng sẽ được đánh giá cao.

33 references  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

Tikhonov chính quy hóa và hồi quy sườn là các thuật ngữ thường được sử dụng như thể chúng giống hệt nhau. Có thể chỉ định chính xác sự khác biệt là gì?

33 regression  terminology  regularization  ridge-regression  tikhonov-regularization 

Tôi đang cố gắng tìm hiểu nguồn gốc của dải tin cậy cong có liên quan đến hồi quy tuyến tính OLS và cách nó liên quan đến khoảng tin cậy của các tham số hồi quy (độ dốc và chặn), ví dụ (sử dụng R): require(visreg) fit <- lm(Ozone …

33 regression  confidence-interval 

Tôi hiểu rằng HMM (Mô hình Markov ẩn) là mô hình thế hệ và CRF là mô hình phân biệt đối xử. Tôi cũng hiểu cách CRF (Trường ngẫu nhiên có điều kiện) được thiết kế và sử dụng. Điều tôi không hiểu là chúng khác với HMM như thế …

33 machine-learning  hidden-markov-model  natural-language  conditional-random-field 

Tôi biết đây là một chủ đề khá nóng mà không ai thực sự có thể đưa ra một câu trả lời đơn giản cho. Tuy nhiên, tôi tự hỏi nếu cách tiếp cận sau đây không thể hữu ích. Phương thức bootstrap chỉ hữu ích nếu mẫu của bạn …

33 bootstrap  sample-size  methodology 

Tôi có một tập dữ liệu X có 10 thứ nguyên, 4 trong số đó là các giá trị rời rạc. Trong thực tế, 4 biến rời rạc đó là thứ tự, nghĩa là giá trị cao hơn hàm ý ngữ nghĩa cao hơn / tốt hơn. 2 trong số …

33 clustering  k-means  discrete-data  continuous-data  gaussian-mixture 

Nếu vậy thì sao? Nếu không, tai sao không? Đối với một mẫu trên đường thẳng, trung vị giảm thiểu tổng độ lệch tuyệt đối. Có vẻ tự nhiên khi mở rộng định nghĩa sang R2, v.v., nhưng tôi chưa bao giờ thấy nó. Nhưng sau đó, tôi đã rời …

33 multivariate-analysis  spatial  median 

Andrew More định nghĩa thông tin đạt được là: IG(Y|X)=H(Y)−H(Y|X)IG(Y|X)=H(Y)−H(Y|X)IG(Y|X) = H(Y) - H(Y|X) Trong đó là entropy có điều kiện . Tuy nhiên, Wikipedia gọi số lượng thông tin lẫn nhau ở trên .H(Y|X)H(Y|X)H(Y|X) Mặt khác, Wikipedia định nghĩa mức tăng thông tin là phân kỳ KullbackTHER Leibler (còn …

33 information-theory 

Cha tôi là một người đam mê toán học, nhưng không quan tâm đến số liệu thống kê nhiều. Sẽ thật gọn gàng khi cố gắng minh họa một số bit tuyệt vời của số liệu thống kê và CLT là một ứng cử viên chính. Làm thế nào bạn …

33 theory  central-limit-theorem 

Trong khóa học Mạng thần kinh và Deep Learning của Andrew Ng trên Coursera , ông nói rằng sử dụng hầu như luôn luôn thích hợp hơn là sử dụng .tanhtanhtanhsigmoidsigmoidsigmoid Lý do anh đưa ra là các kết quả đầu ra sử dụng trung tâm khoảng 0 thay vì …

33 machine-learning  neural-networks  backpropagation  sigmoid-curve 

Tôi đang thực hiện phân cụm theo phân cấp trên dữ liệu tôi đã thu thập và xử lý từ kết xuất dữ liệu reddit trên Google BigQuery. Quá trình của tôi là như sau: Nhận 1000 bài đăng mới nhất trong / r / chính trị Tập hợp tất …

33 clustering  distance  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

Tôi hiểu phân phối dự báo sau là gì và tôi đã đọc về kiểm tra dự báo sau , mặc dù tôi chưa rõ nó là gì. Chính xác thì kiểm tra dự báo sau là gì? Tại sao một số tác giả nói rằng chạy kiểm tra dự …

33 bayesian  model-selection  posterior