Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi có một CNN bốn lớp để dự đoán đáp ứng với bệnh ung thư bằng dữ liệu MRI. Tôi sử dụng kích hoạt ReLU để giới thiệu phi tuyến. Độ chính xác và tổn thất tàu tăng giảm đơn điệu tương ứng. Nhưng, độ chính xác kiểm tra của …

31 machine-learning  python  deep-learning 

Trong các ghi chú của MIT OpenC thuyếtWare cho 18.05 Giới thiệu về Xác suất và Thống kê, Mùa xuân 2014 (hiện có tại đây ), có ghi: Phương pháp phần trăm bootstrap hấp dẫn do tính đơn giản của nó. Tuy nhiên, nó phụ thuộc vào phân phối bootstrap …

31 confidence-interval  bootstrap 

Tôi rất mới với số liệu thống kê của Bayes và đây có thể là một câu hỏi ngớ ngẩn. Tuy nhiên: Xem xét một khoảng đáng tin cậy với một trước đó chỉ định phân phối thống nhất. Ví dụ: từ 0 đến 1, trong đó 0 đến 1 …

31 bayesian  confidence-interval  estimation  prior  credible-interval 

Tôi đã thấy các chủ đề khác ở đây nhưng tôi không nghĩ câu trả lời thỏa mãn câu hỏi thực tế. Những gì tôi đã liên tục đọc là Naive Bayes là một bộ phân loại tuyến tính (ví dụ: ở đây ) (sao cho nó vẽ một ranh …

31 classification  naive-bayes 

Người ta thường tuyên bố rằng bootstrapping có thể cung cấp ước tính sai lệch trong công cụ ước tính. Nếu là ước tính cho một số thống kê và là bản sao bootstrap (với ), thì ước tính sai lệch bootstrap là có vẻ cực kỳ đơn giản và …

31 bootstrap  bias 

Về việc liệu một thuật ngữ lỗi có tồn tại trong hồi quy logistic (và phân phối giả định của nó) hay không, tôi đã đọc ở nhiều nơi: không có thuật ngữ lỗi tồn tại thuật ngữ lỗi có phân phối nhị thức (theo phân phối của biến trả …

31 logistic  binomial  bernoulli-distribution  logistic-distribution 

Tôi đã cố gắng học máy học bằng vật liệu Coursera . Trong bài giảng này, Andrew Ng sử dụng thuật toán giảm độ dốc để tìm các hệ số của mô hình hồi quy tuyến tính sẽ giảm thiểu hàm lỗi (hàm chi phí). Đối với hồi quy tuyến …

31 regression  machine-learning  linear-model  gradient-descent 

Tôi muốn xác định tầm quan trọng tương đối của các bộ biến đối với randomForestmô hình phân loại trong R. importanceHàm cung cấp MeanDecreaseGinisố liệu cho từng dự đoán riêng lẻ - có đơn giản như việc tính tổng này qua từng bộ dự báo trong một bộ không? …

31 r  machine-learning  classification  random-forest 

Nhìn vào các định nghĩa Wikipedia về: Lỗi bình phương trung bình (MSE) Tổng số bình phương (RSS) Dường như với tôi rằng MSE = 1NRSS = 1N∑ ( ftôi- ytôi)2MSE= =1NRSS= =1NΣ(ftôi-ytôi)2\text{MSE} = \frac{1}{N} \text{RSS} = \frac{1}{N} \sum (f_i -y_i)^2 Trong đó là số mẫu của anh ta và …

31 residuals  mse 

Tôi đang sử dụng công cụ libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) để hỗ trợ phân loại vector. Tuy nhiên, tôi bối rối về định dạng của dữ liệu đầu vào. Từ README: Định dạng của tệp dữ liệu đào tạo và kiểm tra là: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . …

31 machine-learning  svm  python  libsvm  c++ 

Có thể tính giá trị AIC hoặc BIC cho các mô hình hồi quy lasso và các mô hình chính quy khác trong đó các tham số chỉ nhập một phần vào phương trình. Làm thế nào để xác định mức độ tự do? Tôi đang sử dụng R để …

31 r  model-selection  lasso  aic  bic 

Hãy để chúng tôi nói rằng tôi có 1000 thành phần và tôi đã thu thập dữ liệu về số lần các bản ghi này bị lỗi và mỗi lần chúng ghi lại một lỗi, tôi cũng theo dõi xem nhóm của tôi mất bao lâu để khắc phục sự …

31 distributions  data-visualization  survival  reliability  distribution-identification 

Đây có vẻ là một câu hỏi tương tự và không nhận được nhiều câu trả lời. Bỏ qua các bài kiểm tra như Cook's D và chỉ xem các nhóm dư, tôi quan tâm đến cách người khác sử dụng số dư khi đánh giá mức độ phù hợp. …

31 goodness-of-fit  residuals 

Là thuật ngữ "mất" đồng nghĩa với "lỗi"? Có sự khác biệt trong định nghĩa? Ngoài ra, nguồn gốc của thuật ngữ "mất mát" là gì? NB: Hàm lỗi được đề cập ở đây không được nhầm lẫn với lỗi thông thường.

31 loss-functions 

Tôi đọc trang này: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html và nó nói rằng lớp đầu ra sigmoid với entropy chéo khá giống với lớp đầu ra softmax với khả năng đăng nhập. Điều gì xảy ra nếu tôi sử dụng sigmoid với khả năng đăng nhập hoặc softmax với entropy chéo trong lớp đầu …

31 neural-networks  maximum-likelihood  softmax