Статистика и большие данные

С точки зрения различий между нейронной сетью и глубоким обучением мы можем перечислить несколько элементов, таких как добавление большего количества слоев, массивный набор данных, мощное компьютерное оборудование, чтобы сделать обучение сложной моделью. Помимо этого, есть ли более подробное объяснение различий между NN и DL?

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  deep-belief-networks 

За исключением деревьев решений и логистической регрессии, какие другие модели классификации обеспечивают хорошую интерпретацию? Меня не интересует точность или другие параметры, важна только интерпретация результатов.

10 interpretation  supervised-learning 

Есть ли эмпирическое правило между глубиной нейронной сети и скоростью обучения? Я заметил, что чем глубже сеть, тем ниже должна быть скорость обучения. Если это правильно, то почему?

10 neural-networks  deep-learning  hyperparameter  rule-of-thumb 

Я работаю специалистом по данным с большим опытом регрессии, других алгоритмов машинного обучения и программирования (как для анализа данных, так и для разработки общего программного обеспечения). Большая часть моей трудовой жизни была сосредоточена на построении моделей для прогнозирующей точности (работа в различных бизнес-условиях) и построении конвейеров данных для поддержки моей …

10 hypothesis-testing  references  frequentist  inference 

Хотя я фактически занимался программированием на машинах Больцмана в классе физики, я не знаком с их теоретической характеристикой. Напротив, я знаю скромное количество о теории графических моделей (о первых нескольких главах книги Лауритцена « Графические модели» ). Вопрос: Есть ли какая-либо значимая связь между графическими моделями и машиной Больцмана? Является …

10 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  graphical-model  rbm 

Я читаю эту статью о разнице между Принципиальным компонентным анализом и множественным дискриминантным анализом (линейный дискриминантный анализ) и пытаюсь понять, почему вы когда-либо использовали PCA вместо MDA / LDA. Объяснение сводится к следующему: Грубо говоря, в PCA мы пытаемся найти оси с максимальными отклонениями, где данные наиболее распространены (в пределах …

10 classification  pca  dimensionality-reduction  discriminant-analysis 

«Зарубка» помощь документ ( или исходный текст ) из boxplot в «R» дает следующее: Если выемки на двух участках не перекрываются, это является «убедительным доказательством» того, что две медианы различаются (Chambers et al, 1983, p. 62). Смотрите boxplot.stats для используемых расчетов. и « boxplot.stats » дает следующее: Пазы (если требуется) …

10 data-visualization  median  boxplot  tukey-hsd 

Итак, прежде всего, я провел некоторое исследование на этом форуме, и я знаю, что были заданы чрезвычайно похожие вопросы, но на них обычно не отвечали должным образом, или иногда ответ просто не был достаточно подробным, чтобы я мог понять. Итак, на этот раз мой вопрос: у меня есть два набора …

10 r  regression  statistical-significance  regression-coefficients  group-differences 

Вероятно, в этом вопросе есть несколько серьезных недоразумений, но это не означает, что вычисления правильны, а скорее мотивируют изучение временных рядов с некоторым вниманием. Пытаясь понять применение временных рядов, кажется, что удаление данных делает прогноз будущих значений неправдоподобным. Например, gtempвременной ряд из astsaпакета выглядит так: Тенденция к росту в последние …

10 r  time-series  data-visualization 

На форумах, посвященных именам детей, потенциальные родители все время повторяют какую-то версию своего «Страха перед Дженифер»: «Я не хочу, чтобы мой ребенок был одним из пяти в своем классе с его именем». Дело в том, что ни одно имя даже близко не подходит к такой популярности, и даже в разгар …

10 probability  combinatorics 

В комментарии к этому вопросу пользователь @whuber процитировал возможность использования периодической версии сплайнов для подгонки периодических данных. Я хотел бы узнать больше об этом методе, в частности об уравнениях, определяющих сплайны, и о том, как реализовать их на практике (я в основном Rпользователь, но я могу обойтись с MATLAB или …

10 regression  time-series  seasonality  splines 

Я хотел бы понять, как я могу получить процент дисперсии набора данных не в координатном пространстве, предоставленном PCA, а по отношению к немного другому набору (повернутых) векторов. set.seed(1234) xx <- rnorm(1000) yy <- xx * 0.5 + rnorm(1000, sd = 0.6) vecs <- cbind(xx, yy) plot(vecs, xlim = c(-4, 4), …

10 r  variance  pca  linear-algebra 

Насколько я понимаю, k-кратная оценка перекрестной проверки ошибки теста обычно недооценивает фактическую ошибку теста. Я запутался, почему это так. Я понимаю, почему ошибка обучения обычно меньше, чем ошибка теста - потому что вы тренируете модель на тех же данных, на которых вы оцениваете ошибку! Но это не относится к перекрестной …

10 cross-validation  bias 

Пусть , , , и независимы. Чего ожидать от ?X1X1X_1X2X2X_2⋯⋯\cdotsXd∼N(0,1)Xd∼N(0,1)X_d \sim \mathcal{N}(0, 1)X41(X21+⋯+X2d)2X14(X12+⋯+Xd2)2\frac{X_1^4}{(X_1^2 + \cdots + X_d^2)^2} Легко найти по симметрии. Но я не знаю, как найти ожидание . Не могли бы вы дать несколько советов?E(X21X21+⋯+X2d)=1dE(X12X12+⋯+Xd2)=1d\mathbb{E}\left(\frac{X_1^2}{X_1^2 + \cdots + X_d^2}\right) = \frac{1}{d}X41(X21+⋯+X2d)2X14(X12+⋯+Xd2)2\frac{X_1^4}{(X_1^2 + \cdots + X_d^2)^2} Что я получил до …

10 probability  self-study  normal-distribution  chi-squared  expected-value 

В настоящее время я пытаюсь понять фильтры частиц и их возможное использование в финансах, и я немного борюсь. Какие математические и статистические предпосылки я должен пересмотреть (исходя из опыта количественного финансирования), чтобы (i) сделать основы фильтров частиц доступными, и (ii) чтобы позже понять их полностью? У меня есть глубокие знания …

10 time-series  particle-filter