Thống kê và dữ liệu lớn

Có ai biết nếu có một khái quát về mạng chập hoạt động với các tenx đầu vào 4D chứ không phải 3D. Nói chung, theo tôi hiểu, các bộ lọc mạng tích chập chấp nhận một khoảng tọa độ x, y nhất định trên mỗi bộ lọc và toàn …

7 neural-networks  conv-neural-network 

Trong chủ đề này @ttnphns viết rằng Bởi vì đó là hệ số hồi quy [...] Tôi nhấn mạnh rằng tốt hơn nên nói "yếu tố tải biến" hơn là "hệ số tải biến". Tôi đã học được từ đây rằng một mô hình phân tích nhân tố là hệ …

7 factor-analysis  terminology  teaching 

Tôi muốn so sánh các thuật toán phát hiện ngoại lệ. Tôi không chắc chắn nếu khu vực dưới roc hoặc dưới đường cong thu hồi chính xác là biện pháp để sử dụng. Một thử nghiệm nhanh trong matlab cho tôi kết quả kỳ lạ. Tôi cố gắng để …

7 machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc 

Khi thực hiện CFA Lavaan, tôi phải sử dụng ma trận hiệp phương sai làm đầu vào vì tôi gặp một số lỗi với dữ liệu gốc, ví dụ: phương sai âm. Tôi thường có thể dự đoán điểm yếu tố bằng cách sử dụng predict()hàm, các lavPredicthàm giống nhau, …

7 sem  confirmatory-factor  lavaan 

Nếu chúng ta có các biến hồi quy ngẫu nhiên, chúng ta sẽ vẽ các cặp ngẫu nhiên (yi,x⃗ i)(yi,x→i)(y_i,\vec{x}_i) cho một loạt các iii, cái gọi là mẫu ngẫu nhiên, từ một phân phối xác suất cố định nhưng không xác định (y,x⃗ )(y,x→)(y,\vec{x}). Về mặt lý thuyết, mẫu …

7 regression  distributions  conditional-probability  stochastic-processes  likelihood 

Trong khi sử dụng lệnh drop1 trong R để xây dựng mô hình, người ta nói rằng biến có giá trị AIC thấp nhất phải được loại bỏ. Điều gì có thể là lý do cho cùng? Tôi biết AIC nói về mất thông tin và giá trị AIC thấp …

7 r  regression  aic 

Tôi muốn biết các lĩnh vực cụ thể trong đó phương pháp Fourier được sử dụng trong học máy là gì. Ngoài việc trích xuất tính năng và phân tích quang phổ, tôi muốn biết liệu có bất kỳ thuật toán học tập nào dựa trên các phương pháp Fourier …

7 machine-learning  probability  fourier-transform 

Tôi đã đọc một hướng dẫn về mật độ cận biên khi tôi bắt gặp ví dụ này (đọc lại). Một người đang băng qua đường và chúng tôi muốn tính xác suất khi anh ta bị xe đâm qua tùy thuộc vào màu sắc của đèn giao thông. Đặt …

7 conditional-probability  joint-distribution 

Cách thông minh nhất để chứng minh rằng số triệu hồi lũy thừa độc lập trong một khoảng cố định được phân phối dưới dạng biến ngẫu nhiên Poisson là gì? Tôi có thể làm theo một cách, nhưng tôi muốn biết liệu có cách nào khác nhận được nhiều …

7 poisson-distribution  exponential  queueing 

Trên trang 146 của Phân tích dữ liệu Bayes của Gelman, Gelman thảo luận về giá trị p của Bayes như một cách để kiểm tra sự phù hợp của mô hình. Ý tưởng là so sánh dữ liệu quan sát ( ) với dữ liệu có thể được tạo …

7 bayesian  p-value  goodness-of-fit 

Tôi đang cố gắng tìm hiểu thêm về lý thuyết máy nhân và tôi đã phát hiện ra rằng tôi cần học nhiều toán nền, và vì vậy tôi đang tìm kiếm một số tài nguyên tốt cho việc này. Cụ thể: Tôi đã có cuốn sách Schölkopf và Smola's …

7 machine-learning  self-study  references  kernel-trick 

Để cho X1X1X_1 và X2X2X_2là hai biến ngẫu nhiên bình thường. ViếtX1∼N(μ1,σ21)X1∼N(μ1,σ12)X_1\sim N(\mu_1, \sigma^2_1) và X2∼N(μ2,σ22)X2∼N(μ2,σ22)X_2\sim N(\mu_2, \sigma^2_2), để sửa ý tưởng. Xem xét các biến ngẫu nhiên log-normal tương ứng: Z1=exp(X1)Z1=exp⁡(X1)Z_1 = \exp(X_1), Z2=exp(X2)Z2=exp⁡(X2)Z_2 = \exp(X_2). Câu hỏi: phân phối sản phẩm của hai biến ngẫu nhiên là gì, …

7 distributions  normal-distribution  lognormal 

Khi chạy phân tích Bayes, một điều cần kiểm tra là tự động tương quan các mẫu MCMC. Nhưng tôi không hiểu điều gì gây ra sự tự kỷ này. Ở đây , họ đang nói rằng Các mẫu tự tương quan cao [từ MCMC] thường được gây ra bởi …

7 correlation  bayesian  autocorrelation  mcmc  jags 

Tôi đã thấy công thức này trong sách giáo khoa: bình phương Frobenius bình phương của ma trận gốc trừ đi SVD bị cắt ngắn của nó (có thể được xem là lỗi xấp xỉ) bằng tổng các giá trị số bình phương.XX\mathbf XXkXk\mathbf X_k Tại sao vậy? Làm thế …

7 svd  approximation 

Tôi mới học sâu. Tôi đang cố gắng để hiểu một số khái niệm. Tôi biết "trung bình" là giá trị trung bình và "phương sai" là sai lệch so với trung bình. Tôi đã đọc một số tài liệu nghiên cứu, tất cả đều nói rằng chúng tôi xử …

7 classification  variance  mean  deep-learning  image-processing