Thống kê và dữ liệu lớn

Bối cảnh : Hãy tưởng tượng bạn đã có một nghiên cứu theo chiều dọc, đo lường một biến phụ thuộc (DV) mỗi tuần một lần trong 20 tuần trên 200 người tham gia. Mặc dù tôi quan tâm đến chung, các DV điển hình mà tôi nghĩ đến bao …

32 repeated-measures  random-effects-model  latent-class 

Có một người đứng sau bức màn - Tôi không biết người đó là nữ hay nam. Tôi biết người có mái tóc dài và 90% tất cả những người có mái tóc dài là nữ Tôi biết người có nhóm máu hiếm AX3 và 80% tất cả những người …

32 conditional-probability  probability 

Bối cảnh : Tôi muốn phân loại các khu dân cư của thành phố thành các nhóm dựa trên đặc điểm kinh tế xã hội của họ, bao gồm mật độ đơn vị nhà ở, mật độ dân số, diện tích không gian xanh, giá nhà ở, số trường học …

32 clustering  pca  k-means  dimensionality-reduction 

Các máy tính trong một thời gian dài đã có thể chơi cờ bằng cách sử dụng một "kỹ thuật vũ phu", tìm kiếm đến một độ sâu nhất định và sau đó đánh giá vị trí. Tuy nhiên, máy tính AlphaGo chỉ sử dụng ANN để đánh giá các …

32 neural-networks  deep-learning  reinforcement-learning  games 

Tôi hơi bối rối với một bài giảng về hồi quy tuyến tính được đưa ra bởi Andrew Ng trên Coursera về học máy. Ở đó, ông đã đưa ra một hàm chi phí tối thiểu hóa tổng bình phương là: 12m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))212m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))2 \frac{1}{2m} \sum _{i=1}^m \left(h_\theta(X^{(i)})-Y^{(i)}\right)^2 Tôi hiểu đến từ …

32 regression  machine-learning  loss-functions 

Tôi đang sử dụng SVM để phân loại và tôi đang cố gắng xác định các tham số tối ưu cho các hạt nhân tuyến tính và RBF. Đối với nhân tuyến tính, tôi sử dụng lựa chọn tham số xác thực chéo để xác định C và đối với …

32 classification  svm  kernel-trick 

Trong phân tích thành phần chính (PCA), người ta có thể chọn ma trận hiệp phương sai hoặc ma trận tương quan để tìm các thành phần (từ các hàm riêng tương ứng của chúng). Chúng cho kết quả khác nhau (tải PC và điểm số), bởi vì các hàm …

32 pca  factor-analysis 

Đối với bài toán hồi quy, tôi đã thấy mọi người sử dụng "hệ số xác định" (còn gọi là bình phương R) để thực hiện lựa chọn mô hình, ví dụ: tìm hệ số hình phạt thích hợp cho chính quy. Tuy nhiên, người ta cũng thường sử dụng …

32 regression  r-squared 

Tôi thấy Project Euler http://projecteuler.net/ cực kỳ hữu ích trong việc học ngôn ngữ lập trình. Có một trang web tương tự cho Machine Learning không? Tôi đã xem http://www.kaggle.com/ , nhưng người mới bắt đầu gần như không thể truy cập như Project Euler.

32 teaching 

Thuật toán PCA có thể được xây dựng theo ma trận tương quan (giả sử dữ liệu XXX đã được chuẩn hóa và chúng tôi chỉ xem xét phép chiếu lên PC đầu tiên). Hàm mục tiêu có thể được viết là: maxw(Xw)T(Xw)s.t.wTw=1.maxw(Xw)T(Xw)s.t.wTw=1. \max_w (Xw)^T(Xw)\; \: \text{s.t.} \: \:w^Tw = …

32 pca  optimization 

Làm cách nào để tính sai số tương đối khi giá trị thực bằng 0? Nói rằng tôi có xtrue=0xtrue=0x_{true} = 0 và xtestxtestx_{test} . Nếu tôi xác định lỗi tương đối là: relative error=xtrue−xtestxtruerelative error=xtrue−xtestxtrue\text{relative error} = \frac{x_{true}-x_{test}}{x_{true}} Sau đó, lỗi tương đối luôn luôn không được xác định. …

32 error  measurement-error 

Tôi muốn hồi quy một vectơ B đối với từng cột trong ma trận A. Đây là chuyện nhỏ nếu không có dữ liệu bị thiếu, nhưng nếu ma trận A chứa các giá trị bị thiếu, thì hồi quy của tôi đối với A bị ràng buộc chỉ bao …

32 r  missing-data  linear-model 

Tôi muốn điều chỉnh GLMM đa cấp với phân phối Poisson (với độ phân tán quá mức) bằng R. Hiện tại tôi đang sử dụng lme4 nhưng tôi nhận thấy gần đây quasipoissongia đình đã bị xóa. Tôi đã thấy ở nơi khác rằng bạn có thể mô hình phân …

32 r  mixed-model  poisson-distribution  lme4-nlme  overdispersion 

Tôi đã tìm thấy tài liệu bao quát đề xuất tất cả các loại tiêu chí (ví dụ Glenn et al. 1985 (pdf) và Jung et al. 2002 (pdf)). Tuy nhiên, hầu hết trong số này không dễ thực hiện (ít nhất là theo quan điểm của tôi). Tôi đang …

32 clustering 

Giới thiệu nền Trong một mạng nơ ron tích chập, chúng ta thường có một cấu trúc / luồng chung trông như thế này: hình ảnh đầu vào (tức là một vectơ 2D x) (Lớp kết hợp đầu tiên (Conv1) bắt đầu tại đây ...) kết hợp một bộ các …

32 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network