Thống kê và dữ liệu lớn

Sự khác biệt giữa mạng thần kinh , mạng Bayes , cây quyết định và lưới Petri , mặc dù chúng đều là mô hình đồ họa và mô tả trực quan mối quan hệ nguyên nhân.

30 machine-learning  neural-networks  bayesian-network  fuzzy 

Tôi đã cố gắng xoay quanh việc Tỷ lệ khám phá sai (FDR) sẽ thông báo kết luận của từng nhà nghiên cứu như thế nào. Ví dụ: nếu nghiên cứu của bạn không đủ mạnh, bạn có nên giảm giá kết quả của mình ngay cả khi chúng có …

30 statistical-significance  p-value  publication-bias  false-discovery-rate 

Hãy nói rằng tôi có hai mẫu. Nếu tôi muốn biết liệu chúng có được kéo từ các quần thể khác nhau hay không, tôi có thể chạy thử nghiệm t. Nhưng hãy nói rằng tôi muốn kiểm tra xem các mẫu có thuộc cùng một quần thể hay không. …

30 statistical-significance 

Tôi đang cố gắng để giải thích các yếu tố lạm phát đúng bằng cách sử dụng vifchức năng trong gói R car. Các bản in chức năng vừa là một khái quát hóa và cũng GVIF 1 / ( 2 ⋅ df ) . Theo tệp trợ giúp , …

30 r  multicollinearity  vif 

Đối với LASSO (và các quy trình chọn mô hình khác), điều quan trọng là phải hủy bỏ các yếu tố dự đoán. Các chung đề nghị tôi theo cách đơn giản là sử dụng một 0 bình, 1 bình thường độ lệch chuẩn cho các biến liên tục. Nhưng …

30 predictive-models  model-selection  lasso  standardization  multidimensional-scaling 

Giả sử tôi có phân phối Gaussian đa biến . Và tôi giữ lấy n quan sát (mỗi người một p -vector) từ phân phối này và tính toán mẫu hiệp phương sai ma trận S . Trong bài báo này , các tác giả nói rằng ma trận hiệp …

30 covariance-matrix  linear-algebra 

Trong đơn giản tuyến tính trường hợp hồi quy y=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1x , bạn có thể lấy được các ước lượng bình phương tối thiểu β 1 = Σ ( x i - ˉ x ) ( y i - ˉ y )β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar x)^2} như vậy mà bạn không cần …

30 regression  multiple-regression  generalized-linear-model  linear-model 

Nhóm nhỏ của chúng tôi đã có một cuộc thảo luận và bị mắc kẹt. Có ai biết liệu hồi quy Cox có phân phối Poisson cơ bản không. Chúng tôi đã có một cuộc tranh luận rằng có thể hồi quy Cox với thời gian liên tục có nguy …

30 regression  poisson-distribution  cox-model 

Tại sao nó nguy hiểm để khởi tạo trọng lượng với số không? Có ví dụ đơn giản nào chứng minh điều đó không?

30 neural-networks  backpropagation 

Tôi hơi bối rối với cách sử dụng SVD trong lọc cộng tác. Giả sử tôi có một biểu đồ xã hội và tôi xây dựng một ma trận kề từ các cạnh, sau đó lấy một SVD (hãy quên việc chính quy hóa, tỷ lệ học tập, tối ưu …

30 svd  recommender-system 

Tôi đã có một câu hỏi về tham số độ sâu tương tác trong gbm trong R. Đây có thể là một câu hỏi không, tôi xin lỗi, nhưng tham số mà tôi tin là biểu thị số nút thiết bị đầu cuối trong cây, về cơ bản chỉ ra …

30 r  machine-learning  boosting  gbm 

Tôi đã cố gắng đọc lên các nguồn khác nhau, nhưng tôi vẫn không rõ thử nghiệm nào sẽ phù hợp trong trường hợp của tôi. Có ba câu hỏi khác nhau mà tôi đang hỏi về tập dữ liệu của mình: Các đối tượng được kiểm tra nhiễm trùng …

30 r  chi-squared  mcnemar-test 

Tôi đã đọc bài Phân loại ImageNet với Mạng nơ-ron kết hợp sâu và trong phần 3 họ đã giải thích kiến ​​trúc của Mạng nơ-ron kết hợp của họ, họ giải thích cách họ thích sử dụng: phi tuyến không bão hòaf( x ) = m a x ( …

30 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network 

Bất cứ ai cũng có thể cho tôi biết làm thế nào để diễn giải các lô 'dư so với được trang bị', 'q-q bình thường', 'vị trí tỷ lệ' và 'dư so với đòn bẩy' không? Tôi đang lắp một GLM nhị thức, lưu nó và sau đó vẽ …

30 r  logistic  data-visualization  generalized-linear-model  qq-plot 

Tôi có hai mẫu mà tôi muốn kiểm tra (sử dụng python) nếu chúng được rút ra từ cùng một bản phân phối. Để làm điều đó tôi sử dụng hàm thống kê ks_2samp từ scipy.stats. Nó trả về 2 giá trị và tôi thấy khó khăn khi giải thích …

30 python