Статистика и большие данные

Вдохновленный « реальными примерами общих распределений », интересно , что педагогические примеры люди используют , чтобы продемонстрировать отрицательную асимметрию? Есть много «канонических» примеров симметричных или нормальных распределений, используемых в обучении - даже если такие, как рост и вес, не выдерживают более тщательного биологического исследования! Кровяное давление может быть ближе к …

21 distributions  skewness  teaching 

В контексте машинного обучения и распознавания образов существует концепция Kernel Trick . Перед лицом проблем, когда меня просят определить, может ли функция быть функцией ядра или нет, что именно нужно сделать? Должен ли я сначала проверить, имеют ли они форму трех или четырех функций ядра, таких как полином, RBF и …

21 machine-learning  kernel-trick 

У меня есть следующий результат от запуска функции GLM. Как я могу интерпретировать следующие значения: Нулевое отклонение Остаточное отклонение AIC Они имеют какое-то отношение к совершенству? Могу ли я рассчитать некоторую степень достоверности соответствия по этим результатам, таким как R-квадрат или любая другая мера? Call: glm(formula = tmpData$Y ~ tmpData$X1 …

21 r  regression  generalized-linear-model 

Может кто-нибудь объяснить, какова естественная интерпретация гиперпараметров LDA? ALPHAи BETAявляются параметрами распределения Дирихле для (по документу) темы и (по теме) словосочетания соответственно. Однако кто-то может объяснить, что значит выбирать большие значения этих гиперпараметров по сравнению с меньшими значениями? Означает ли это, что в документах должно быть какое-то предварительное убеждение с …

21 interpretation  prior  topic-models  hyperparameter 

Этот вопрос вряд ли поможет будущим посетителям; это относится только к небольшому географическому региону, конкретному моменту времени или необычайно узкой ситуации, которая обычно не применима к всемирной аудитории Интернета. Чтобы сделать этот вопрос более применимым, посетите справочный центр . Закрыто 7 лет назад . Я хотел знать, что означает параметр …

21 r  gbm 

Какие распределения имеют решения в замкнутой форме для оценки максимального правдоподобия параметров из выборки независимых наблюдений?

21 distributions  mathematical-statistics  maximum-likelihood 

Я запустил обобщенную линейную смешанную модель в R и включил эффект взаимодействия между двумя предикторами. Взаимодействие не было значительным, но основные эффекты (два предиктора) были оба. Теперь многие примеры из учебников говорят мне, что, если взаимодействие имеет существенный эффект, основные эффекты не могут быть интерпретированы. Но что, если ваше взаимодействие …

21 logistic  mixed-model  interaction  interpretation  regression-coefficients 

Функциональный анализ главных компонентов (FPCA) - это то, на что я наткнулся и никогда не мог понять. О чем это все? См. «Обзор функционального анализа главных компонентов», 2011 г. , и я цитирую: PCA сталкивается с серьезными трудностями при анализе функциональных данных из-за «проклятия размерности» (Bellman 1961). «Проклятие размерности» происходит …

21 time-series  pca  dimensionality-reduction 

Я узнал, что небольшой размер выборки может привести к недостаточной мощности и ошибке 2 типа. Тем не менее, у меня есть ощущение, что небольшие образцы просто могут быть ненадежными и могут привести к любому результату случайно. Это правда?

21 hypothesis-testing  small-sample 

У меня проблемы с пониманием концепции случайной величины как функции. Я понимаю механику (я думаю), но я не понимаю мотивации ... Скажет (Ω,B,P)(Ω,В,п)(\Omega, B, P) представляет собой вероятность того, тройной, где Ω=[0,1]Ωзнак равно[0,1]\Omega = [0,1] , BВB представляет собой Борель σσ\sigma - алгебру на этом интервал и PпP является регулярной …

21 probability  random-variable  measure-theory 

Фон Одним из наиболее часто используемых слабых предшествующих отклонений является обратная гамма с параметрами (Gelman 2006) .α = 0,001 , β= 0,001αзнак равно0,001,βзнак равно0,001\alpha =0.001, \beta=0.001 Однако это распределение имеет 90% CI приблизительно .[ 3 × 1019, ∞ ][3×1019,∞][3\times10^{19},\infty] library(pscl) sapply(c(0.05, 0.95), function(x) qigamma(x, 0.001, 0.001)) [1] 3.362941e+19 Inf Исходя …

21 bayesian  multilevel-analysis  prior 

На этот вопрос уже есть ответы здесь : Как изменение функции стоимости может быть положительным? (1 ответ) Что мне делать, если моя нейронная сеть не учится? (5 ответов) Закрыто в прошлом месяце . Я тренирую модель (Recurrent Neural Network), чтобы классифицировать 4 типа последовательностей. Во время тренировок я вижу, что …

21 machine-learning  neural-networks  loss-functions  rnn  training-error 

Я что-то неправильно понимаю. Это мой код используя sklearn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn import decomposition from sklearn import datasets from sklearn.preprocessing import StandardScaler pca = decomposition.PCA(n_components=3) x = np.array([ [0.387,4878, 5.42], [0.723,12104,5.25], [1,12756,5.52], [1.524,6787,3.94], ]) pca.fit_transform(x) Выход: array([[ -4.25324997e+03, -8.41288672e-01, …

21 pca  python  scikit-learn 

Мы определяем архитектуру узких мест как тип, найденный в статье ResNet, где [два конвексных слоя 3x3] заменяются на [один конв 1x1, один конв 3x3 и еще один слой конвекс 1x1]. Я понимаю, что конвексные слои 1x1 используются как форма уменьшения размеров (и восстановления), что объясняется в другом посте . Однако …

21 residuals  deep-learning  conv-neural-network 

Вот мой старый вопрос Я хотел бы спросить, знает ли кто-нибудь разницу (если есть какая-либо разница) между скрытыми марковскими моделями (HMM) и Particle Filter (PF), и, как следствие, Kalman Filter, или при каких обстоятельствах мы используем какой алгоритм. Я студент, и я должен сделать проект, но сначала я должен понять …

21 machine-learning  self-study  hidden-markov-model  kalman-filter  particle-filter