Статистика и большие данные

Работая над проблемой регрессии, я начал думать о представлении функции «день недели». Интересно, какой подход будет работать лучше: одна особенность; значение 1/7 для понедельника; 2/7 для вторника ... 7 функций: (1, 0, 0, 0, 0, 0, 0) для понедельника; (0, 1, 0, 0, 0, 0, 0) для вторника ... Это …

19 machine-learning  neural-networks  feature-construction 

Я знаю, что случайный градиентный спуск имеет случайное поведение, но я не знаю почему. Есть ли объяснение этому?

19 machine-learning  random-variable  gradient-descent 

Я прочитал статью Александра Никулеску-Мизила и Рича Каруаны « Получение калиброванных вероятностей от повышения » и обсуждение в этой теме. Тем не менее, у меня все еще возникают проблемы с пониманием и реализацией логистики или масштабирования Платта, чтобы откалибровать вывод моего многоклассового повышающего классификатора (осторожное повышение с помощью пней решений). …

19 machine-learning  boosting 

Есть ли разница между «трансферным обучением» и «адаптацией предметной области»? Я не знаю насчет контекста, но, насколько я понимаю, у нас есть некоторый набор данных 1, и мы обучаем его, после чего у нас есть еще один набор данных 2, для которого мы хотим адаптировать нашу модель без переобучения с …

19 deep-learning  terminology  conv-neural-network  transfer-learning  domain-adaptation 

Предположим, у вас есть единое сечение данных, где отдельные лица находятся в группах (например, учащиеся в школах), и вы хотите оценить модель формы, в Y_i = a + B*X_iкоторой Xесть вектор характеристик индивидуального уровня и aконстанта. В этом случае предположим, что ненаблюдаемая неоднородность между группами смещает ваши точечные оценки Bи …

19 econometrics  multilevel-analysis  fixed-effects-model  endogeneity  clustered-standard-errors 

Какое определение для "пространственного объекта"? Например, читая о SVM, я читал о «сопоставлении с пространством объектов». Когда я читал о CART, я читал о «разбиении на функциональное пространство». Я понимаю, что происходит, особенно для CART, но я думаю, что есть какое-то определение, которое я пропустил. Есть ли общее определение «пространственного …

19 machine-learning  svm  feature-selection  cart  feature-construction 

Вопрос может показаться немного странным, потому что я новичок в области статистического вывода и нейронных сетей. Когда в задачах классификации с использованием нейронных сетей мы говорим, что мы хотим изучить функцию которая отображает пространство входов на пространство выходов y : x yf∗f∗f^*xxxyyy f∗(x;θ)=yf∗(x;θ)=yf^*(x; \theta) = y Подгоняем ли мы параметры …

19 machine-learning  neural-networks 

SARSA и Q Learning - это алгоритмы обучения с подкреплением, которые работают аналогичным образом. Самым поразительным отличием является то, что SARSA придерживается политики, а Q Learning - вне политики. Правила обновления следующие: Q Обучение: Q ( s)T,T) ← Q ( s)T,T) + α [ rт + 1+ γ максa'Q ( …

19 reinforcement-learning 

Я пытаюсь понять, как логистическая регрессия использует биномиальное распределение. Допустим, я изучаю успех гнезда у птиц. Вероятность успеха гнезда составляет 0,6. Используя биномиальное распределение, я могу вычислить вероятность r успехов, учитывая n испытаний (количество изученных гнезд). Но как биномиальное распределение используется в контексте моделирования? Допустим, я хочу знать, как средняя …

19 logistic  binomial 

Я проходил документооборот по керасам и нашел два типа конвульсий Conv1D и Conv2D. Я выполнил поиск в Интернете, и это то, что я понимаю о Conv1D и Conv2D; Conv1D используется для последовательностей, а Conv2D - для изображений. Я всегда думал, что нервные сети свертки использовались только для изображений и таким …

19 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  keras 

Я изучал полуобучаемые методы обучения и наткнулся на концепцию «псевдо-маркировки». Насколько я понимаю, с псевдометкой у вас есть набор помеченных данных, а также набор немеченых данных. Сначала вы тренируете модель только по помеченным данным. Затем вы используете эти исходные данные для классификации (прикрепления предварительных меток) немаркированных данных. Затем вы подаете …

19 machine-learning  semi-supervised 

Случайные леса используются для регрессии. Однако, насколько я понимаю, они назначают среднее целевое значение на каждом листе. Так как в каждом дереве есть только ограниченные листья, есть только определенные значения, которые цель может получить из нашей регрессионной модели. Таким образом, разве это не просто «дискретная» регрессия (например, ступенчатая функция) и …

18 regression  random-forest  cart 

Есть ли математическое или алгоритмическое определение переоснащения? Часто предоставляемые определения представляют собой классический двухмерный график точек с линией, проходящей через каждую точку, и кривая потерь при проверке внезапно растет. Но есть ли математически строгое определение?

18 mathematical-statistics  optimization  overfitting 

Пошаговые алгоритмические методы выбора переменных имеют тенденцию выбирать для моделей, которые смещают более или менее каждую оценку в регрессионных моделях ( ββ\beta s и их SE, p-значения , F- статистику и т. Д.), И примерно с такой же вероятностью исключают истинные предикторы, как включают ложные предикторы согласно достаточно зрелой литературе …

18 regression  feature-selection  lasso  regression-strategies  stepwise-regression 

Я пытаюсь понять, что такое цепь Маркова Монте-Карло (MCMC) со страницы французской Википедии. Они говорят, что «методы Монте-Карло цепи Маркова состоят из генерации вектора только из векторных данных поэтому это процесс« без памяти »»ИксяИксяx_ {i}Икся - 1Икся-1x_ {i-1} «Методы Монте-Карло» в соответствии с Марковским соглашением являются уникальными уникальными для всех …

18 mcmc