Thống kê và dữ liệu lớn

4

Đánh giá phân phối dữ liệu gần đúng dựa trên biểu đồ

Giả sử tôi muốn xem liệu dữ liệu của mình có theo cấp số nhân hay không dựa trên biểu đồ (nghĩa là lệch sang phải). Tùy thuộc vào cách tôi nhóm hoặc bin dữ liệu, tôi có thể nhận được các biểu đồ khác nhau. Một bộ biểu đồ …

111 distributions  data-visualization  histogram  binning 

---

6

Có nên loại bỏ các biến tương quan cao trước khi làm PCA?

Tôi đang đọc một bài báo mà tác giả loại bỏ một số biến do tương quan cao với các biến khác trước khi thực hiện PCA. Tổng số biến là khoảng 20. Điều này có mang lại lợi ích gì không? Nó có vẻ như là một chi phí …

111 correlation  pca 

---

2

Gradient Boosting Tree vs Random Forest

Tăng cường cây dốc theo đề xuất của Friedman sử dụng cây quyết định làm người học cơ sở. Tôi đang tự hỏi liệu chúng ta nên làm cho cây quyết định cơ sở phức tạp nhất có thể (phát triển đầy đủ) hay đơn giản hơn? Có bất kỳ …

110 machine-learning  random-forest  cart  boosting  ensemble 

---

8

Phát hiện một khuôn mặt nhất định trong cơ sở dữ liệu hình ảnh khuôn mặt

Tôi đang làm việc trong một dự án nhỏ liên quan đến khuôn mặt của người dùng twitter thông qua hình ảnh hồ sơ của họ. Một vấn đề tôi gặp phải là sau khi tôi lọc ra tất cả trừ những hình ảnh rõ nét, một tỷ lệ nhỏ …

110 machine-learning  clustering  image-processing 

---

3

Điều gì xảy ra nếu phần dư được phân phối bình thường, nhưng y thì không?

Tôi có một câu hỏi kỳ lạ. Giả sử rằng bạn có một mẫu nhỏ trong đó biến phụ thuộc mà bạn sẽ phân tích với mô hình tuyến tính đơn giản bị lệch nhiều. Do đó, bạn cho rằng không được phân phối bình thường, vì điều này sẽ …

110 regression  residuals  error  normality-assumption 

---

10

Tại sao phân phối Cauchy không có ý nghĩa?

Từ hàm mật độ phân phối, chúng tôi có thể xác định giá trị trung bình (= 0) cho phân phối Cauchy giống như biểu đồ bên dưới hiển thị. Nhưng tại sao chúng ta nói phân phối Cauchy không có nghĩa?

109 distributions  mathematical-statistics  mean  pdf  cauchy 

---

6

Làm thế nào bạn sẽ giải thích sự khác biệt giữa tương quan và hiệp phương sai?

Theo dõi câu hỏi này, làm thế nào bạn sẽ giải thích hiệp phương sai cho một người chỉ hiểu ý nghĩa? , trong đó giải quyết vấn đề giải thích hiệp phương sai cho một giáo dân, đưa ra một câu hỏi tương tự trong tâm trí tôi. Làm …

109 correlation  covariance 

---

15

Kết quả bầu cử Mỹ năm 2016: Điều gì đã xảy ra với các mô hình dự đoán?

Đầu tiên, đó là Brexit , giờ là cuộc bầu cử ở Mỹ. Nhiều dự đoán mô hình đã bị tắt bởi một biên độ rộng, và có bài học nào được học ở đây không? Cho đến tận 4 giờ chiều ngày hôm qua PST, các thị trường cá …

108 predictive-models  ensemble  confounding 

---

5

Làm thế nào để một máy Vector hỗ trợ (SVM) hoạt động?

Làm thế nào để Máy Vector Hỗ trợ (SVM) hoạt động và những gì khác biệt với các phân loại tuyến tính khác, chẳng hạn như Perceptionron tuyến tính , Phân tích phân biệt tuyến tính hoặc Hồi quy logistic ? * (* Tôi đang suy nghĩ về các động …

108 machine-learning  classification  svm  statistical-learning 

---

4

Quy tắc .632+ trong bootstrapping là gì?

Ở đây @gung làm tham chiếu đến quy tắc .632+. Tìm kiếm nhanh trên Google không mang lại câu trả lời dễ hiểu về quy tắc này có nghĩa là gì và cho mục đích gì được sử dụng. Ai đó vui lòng làm sáng tỏ quy tắc .632+?

107 bootstrap 

---

5

Những kỹ năng cần thiết để thực hiện phân tích thống kê quy mô lớn?

Nhiều công việc thống kê yêu cầu kinh nghiệm với dữ liệu quy mô lớn. Các loại kỹ năng thống kê và tính toán sẽ cần để làm việc với các tập dữ liệu lớn. Ví dụ, làm thế nào về việc xây dựng các mô hình hồi quy được …

107 regression  machine-learning  multivariate-analysis  large-data 

---

6

Có một cách giải thích trực quan về

Đối với ma trận dữ liệu đã cho (với các biến trong cột và điểm dữ liệu theo hàng), có vẻ như đóng vai trò quan trọng trong thống kê. Ví dụ, nó là một phần quan trọng của giải pháp phân tích bình phương tối thiểu thông thường. Hoặc, …

107 matrix  covariance-matrix  correlation-matrix 

---

21

Một ví dụ trong thế giới thực của việc vượt quá giới hạn là gì?

Tôi hiểu được "quá mức" nghĩa là gì, nhưng tôi cần sự giúp đỡ về cách đưa ra một ví dụ trong thế giới thực áp dụng cho việc quá mức.

107 overfitting 

---

7

Tại sao độ chính xác không phải là biện pháp tốt nhất để đánh giá các mô hình phân loại?

Đây là một câu hỏi chung được hỏi gián tiếp nhiều lần ở đây, nhưng nó thiếu một câu trả lời có thẩm quyền duy nhất. Sẽ thật tuyệt khi có một câu trả lời chi tiết cho điều này để tham khảo. Độ chính xác , tỷ lệ phân …

107 machine-learning  classification  accuracy  model-evaluation  scoring-rules 

---

6

Sự tích chập 1x1 có nghĩa là gì trong một mạng lưới thần kinh?

Tôi hiện đang làm Hướng dẫn học tập sâu Udacity. Trong Bài học 3, họ nói về tích chập 1x1. Phép chập 1x1 này được sử dụng trong Mô-đun khởi động của Google. Tôi đang gặp khó khăn để hiểu thế nào là tích chập 1x1. Tôi cũng đã thấy …

106 neural-networks  deep-learning  convolution  conv-neural-network 

---