Thống kê và dữ liệu lớn

2

Khi nào thì thích hợp để sử dụng quy tắc chấm điểm không đúng?

Merkle & Steyvers (2013) viết: Để chính thức xác định quy tắc chấm điểm thích hợp, hãy coi là dự báo xác suất của thử nghiệm Bernoulli với xác suất thành công thực sự . Quy tắc chấm điểm thích hợp là các số liệu có giá trị dự kiến …

27 classification forecasting scoring-rules

1

Ví dụ từng bước về phân biệt tự động chế độ đảo ngược

Không chắc câu hỏi này có thuộc về vấn đề này không, nhưng nó liên quan chặt chẽ đến các phương pháp gradient trong tối ưu hóa, dường như là chủ đề ở đây. Dù sao, hãy thoải mái di chuyển nếu bạn nghĩ rằng một số cộng đồng khác …

27 optimization derivative tensorflow automatic-differentiation

5

Mạng thần kinh sâu có thể xấp xỉ chức năng nhân mà không cần chuẩn hóa?

Giả sử chúng ta muốn thực hiện hồi quy cho đơn giản f = x * ybằng cách sử dụng mạng nơ ron sâu độc lập. Tôi nhớ rằng có những reseraches nói rằng NN với một lớp ẩn có thể loại bỏ bất kỳ chức năng nào, nhưng tôi …

27 regression machine-learning neural-networks deep-learning

4

Làm cách nào để xác định ngưỡng tối ưu cho trình phân loại và tạo đường cong ROC?

Giả sử chúng ta có một trình phân loại SVM, làm thế nào để chúng ta tạo đường cong ROC? (Giống như trên lý thuyết) (vì chúng tôi đang tạo TPR và FPR với mỗi ngưỡng). Và làm thế nào để chúng ta xác định ngưỡng tối ưu cho trình …

27 machine-learning svm

1

Tại sao PCA nhạy cảm với các ngoại lệ?

Có nhiều bài đăng trên SE này thảo luận về các cách tiếp cận mạnh mẽ để phân tích thành phần chính (PCA), nhưng tôi không thể tìm thấy một lời giải thích tốt về lý do tại sao PCA nhạy cảm với các ngoại lệ ở nơi đầu tiên.

26 machine-learning pca outliers

1

Tại sao các chức năng kích hoạt không tập trung không phải là một vấn đề trong backpropagation?

Tôi đọc ở đây như sau: Đầu ra Sigmoid không phải là trung tâm không . Điều này là không mong muốn vì các nơ-ron trong các lớp xử lý sau này trong Mạng thần kinh (sẽ sớm có thêm thông tin này) sẽ nhận được dữ liệu không phải …

26 neural-networks deep-learning backpropagation

5

Tại sao chúng ta lấy căn bậc hai của phương sai để tạo độ lệch chuẩn?

Xin lỗi nếu điều này đã được trả lời ở nơi khác, tôi đã không thể tìm thấy nó. Tôi tự hỏi tại sao chúng ta lấy căn bậc hai , đặc biệt, phương sai để tạo độ lệch chuẩn? Điều gì về việc lấy căn bậc hai tạo ra …

26 variance standard-deviation

7

Hai cuộn súc sắc - cùng một số trong chuỗi

Tôi hiện đang học lớp Suy luận thống kê trên Coursera. Trong một trong những bài tập, câu hỏi sau đây xuất hiện. | Suppose you rolled the fair die twice. What is the probability of rolling the same number two times in a row? 1: 2/6 2: 1/36 3: …

26 probability self-study conditional-probability

5

Là lý thuyết xác suất nghiên cứu các hàm không âm tích hợp / tổng hợp thành một?

Đây có lẽ là một câu hỏi ngớ ngẩn, nhưng liệu lý thuyết xác suất có phải là nghiên cứu về các hàm tích hợp / tổng hợp thành một không? CHỈNH SỬA. Tôi quên mất tiêu cực. Vì vậy, lý thuyết xác suất là nghiên cứu về các hàm …

26 probability mathematical-statistics measure-theory

3

Tại sao hồi quy Beta / Dirichlet không được coi là mô hình tuyến tính tổng quát?

Tiền đề là trích dẫn này từ họa tiết của gói R betareg1 . Hơn nữa, mô hình chia sẻ một số thuộc tính (như bộ dự báo tuyến tính, hàm liên kết, tham số phân tán) với các mô hình tuyến tính tổng quát (GLMs; McCullagh và Nelder 1989), …

26 generalized-linear-model beta-regression dirichlet-regression

3

Sự biện minh Bayes cho các phân tích đặc quyền được tiến hành sớm hơn các phân tích khác là gì?

Bối cảnh và ví dụ thực nghiệm Tôi có hai nghiên cứu; Tôi đã chạy thử nghiệm (Nghiên cứu 1) và sau đó nhân rộng nó (Nghiên cứu 2). Trong nghiên cứu 1, tôi đã tìm thấy một sự tương tác giữa hai biến; trong nghiên cứu 2, sự tương …

26 bayesian

1

Các ký hiệu cổ điển trong thống kê, đại số tuyến tính và học máy là gì? Và các kết nối giữa các ký hiệu này là gì?

Khi chúng ta đọc một cuốn sách, việc hiểu các ký hiệu đóng vai trò rất quan trọng trong việc hiểu nội dung. Thật không may, các cộng đồng khác nhau có các quy ước ký hiệu khác nhau cho việc xây dựng mô hình và vấn đề tối ưu …

26 machine-learning probability self-study optimization

3

R caret và NA

Tôi rất thích sự chăm sóc cho khả năng điều chỉnh tham số và giao diện thống nhất của nó, nhưng tôi đã quan sát thấy rằng nó luôn yêu cầu bộ dữ liệu hoàn chỉnh (tức là không có NA) ngay cả khi mô hình "trần trụi" được áp …

26 r missing-data data-imputation caret

6

Làm thế nào để chọn giữa điểm số ROC AUC và F1?

Gần đây tôi đã hoàn thành một cuộc thi Kaggle trong đó điểm số roc auc được sử dụng theo yêu cầu của cuộc thi. Trước dự án này, tôi thường sử dụng điểm số F1 làm số liệu để đo hiệu suất mô hình. Đi về phía trước, tôi …

26 machine-learning modeling roc scoring-rules

2

Chính xác thì alpha trong bản phân phối Dirichlet là gì?

Tôi khá mới đối với thống kê Bayes và tôi đã tìm thấy một biện pháp tương quan đã được sửa, SparCC , sử dụng quy trình Dirichlet trong phần phụ trợ của thuật toán. Tôi đã cố gắng thực hiện từng bước thuật toán để thực sự hiểu điều …

26 distributions bayesian dirichlet-distribution