Статистика и большие данные

Кто-нибудь знает хорошую обзорную статью для статистической литературы по нелинейной регрессии? Меня в первую очередь интересуют результаты согласованности и асимптотики. Особый интерес представляет модель Yя т= м ( хя т, θ ) + ϵя т,YяTзнак равном(ИксяT,θ)+εяT,y_{it} = m(x_{it},\theta) + \epsilon_{it}, для данных панели. Менее интересны непараметрические методы. Предложения для журналов, …

17 regression  references  nonlinear-regression 

В чем разница между машинами опорных векторов и линейным дискриминантным анализом?

17 classification 

Я только что закончил читать эту дискуссию. Они утверждают, что PR AUC лучше, чем ROC AUC по несбалансированному набору данных. Например, у нас есть 10 образцов в тестовом наборе данных. 9 образцов положительные и 1 отрицательный. У нас ужасная модель, которая предсказывает все положительное. Таким образом, у нас будет метрика: …

17 machine-learning  model-selection  roc  unbalanced-classes  precision-recall 

Мой вопрос может быть глупым. Поэтому я заранее извинюсь. Я пытался использовать модель GLOVE, предварительно подготовленную группой Stanford NLP ( ссылка ). Тем не менее, я заметил, что мои результаты сходства показали некоторые отрицательные числа. Это сразу же побудило меня взглянуть на файл словесных векторных данных. По-видимому, значения в словах …

17 machine-learning  word2vec  cosine-similarity 

Можем ли мы предоставить изображения с переменным размером в качестве входных данных для сверточной нейронной сети для обнаружения объектов? Если возможно, как мы можем это сделать? Но если мы попытаемся обрезать изображение, мы потеряем некоторую часть изображения, и если мы попытаемся изменить его размер, то четкость изображения будет потеряна. Означает …

17 deep-learning  tensorflow  keras  computer-vision  object-detection 

Может ли кто-нибудь дать мне несколько практических примеров распределения Коши? Что делает его таким популярным?

16 distributions  continuous-data  cauchy 

Похоже, что определение контролируемого обучения является подмножеством обучающего обучения с особым типом функции вознаграждения, основанной на помеченных данных (в отличие от другой информации в среде). Это точное изображение?

16 machine-learning  terminology  reinforcement-learning  supervised-learning  definition 

Прежде всего, я не спрашиваю это: Почему нулевая корреляция не подразумевает независимость? Это решено (довольно красиво) здесь: /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence Я спрашиваю об обратном ... скажем, две переменные полностью независимы друг от друга. Разве они не могли случайно обнаружить корреляцию? Не должно ли это быть ... независимость подразумевает ОЧЕНЬ МАЛЕНЬКУЮ корреляцию?

16 correlation  mathematical-statistics  covariance  independence 

Каково математическое определение причинно-следственной связи между двумя случайными величинами? Учитывая выборку из совместного распределения двух случайных величин и , когда мы скажем, что вызывает ?XXXYYYXXXYYY Для контекста, я читаю эту статью о причинно-следственной связи .

16 machine-learning  causality 

(Этот вопрос может показаться, что он лучше подходит для Philosophy SE. Я надеюсь, что статистики смогут уточнить мои неправильные представления о высказываниях Бокса и Шмуэли, поэтому я публикую его здесь). Джордж Бокс (из известности ARIMA) сказал: «Все модели ошибочны, но некоторые полезны». Галит Шмуэли в своей знаменитой статье «Объяснить или …

16 predictive-models  aic  bic  philosophical  explanatory-models 

В моей работе, когда люди ссылаются на «среднее» значение набора данных, они обычно ссылаются на среднее арифметическое (то есть «среднее» или «ожидаемое значение»). Если бы я указал среднее геометрическое , люди, вероятно, подумали бы, что я глупый или бесполезный, так как определение «среднего» известно заранее. Я пытаюсь определить, есть ли …

16 median  definition 

Правильное правило подсчета очков - это правило, которое максимизируется «истинной» моделью, и оно не позволяет «хеджировать» или разыгрывать систему (преднамеренно сообщая о различных результатах, как и истинное убеждение модели в улучшении оценки). Оценка Бриера правильная, точность (пропорция классифицирована правильно) неуместна и часто не рекомендуется. Иногда я вижу, что AUC называют …

16 classification  references  roc  measurement-error  scoring-rules 

Пусть X∼Dist(θX)X∼Dist(θX)X \sim \text{Dist}(\theta_X) и - независимые непрерывные случайные величины, сгенерированные из одной и той же неопределенной формы распределения, но с учетом различных значений параметров. Мне интересно найти форму параметрического распределения, для которой для всех допустимых значений параметров справедлива следующая вероятность выборки:Y∼Dist(θY)Y∼Dist(θY)Y \sim \text{Dist}(\theta_Y) P(X>Y|θX,θY)=θ2Xθ2X+θ2Y.P(X>Y|θX,θY)=θX2θX2+θY2.\mathbb{P}(X > Y| \theta_X, \theta_Y) = …

16 probability  distributions 

Учитывая три вектора , и , возможно ли, чтобы корреляции между и , и , а также и были отрицательными? Т.е. возможно ли это?aaabbbcccaaabbbaaacccbbbccc corr(a,b)&lt;0corr(a,c)&lt;0corr(b,c)&lt;0corr(a,b)&lt;0corr(a,c)&lt;0corr(b,c)&lt;0\begin{align} \text{corr}(a,b) < 0\\ \text{corr}(a,c) < 0 \\ \text{corr}(b,c) < 0\\ \end{align}

16 correlation  correlation-matrix 

Этот вопрос был вдохновлен двумя недавними взаимодействиями, которые у меня были: одно здесь, в резюме , другое на economics.se. Там, я отправил ответ на известный «Конверт парадокса» (заметьте, не как на «правильный ответ» , но в качестве ответа , вытекающих из конкретных предположений о структуре ситуации). Через некоторое время пользователь …

16 bayesian  mathematical-statistics  prior  theory  philosophical