Статистика и большие данные

Я пытаюсь составить график количества действий пользователей (в данном случае «лайков») с течением времени. Таким образом, у меня есть «Количество действий» в качестве моей оси Y, моя ось X - время (недели), и каждая строка представляет одного пользователя. Моя проблема в том, что я хочу посмотреть на эти данные около …

31 r  data-visualization 

Является ли термин «потеря» синонимом «ошибка»? Есть ли разница в определении? Кроме того, каково происхождение термина "потеря"? NB: упомянутую здесь функцию ошибки не следует путать с обычной ошибкой.

31 loss-functions 

Почему мы используем выпрямленные линейные единицы (ReLU) с нейронными сетями? Как это улучшает нейронную сеть? Почему мы говорим, что ReLU является функцией активации? Разве Softmax не активирует функцию для нейронных сетей? Я предполагаю, что мы используем оба, ReLU и softmax, как это: нейрон 1 с выходом softmax ----> ReLU на …

31 neural-networks 

Я прочитал о двух версиях функции потерь для логистической регрессии, какая из них правильная и почему? Из машинного обучения , Zhou ZH (на китайском языке), с :β=(w,b) and βTx=wTx+bβ=(w,b) and βTx=wTx+b\beta = (w, b)\text{ and }\beta^Tx=w^Tx +b l(β)=∑i=1m(−yiβTxi+ln(1+eβTxi))(1)(1)l(β)=∑i=1m(−yiβTxi+ln⁡(1+eβTxi))l(\beta) = \sum\limits_{i=1}^{m}\Big(-y_i\beta^Tx_i+\ln(1+e^{\beta^Tx_i})\Big) \tag 1 Из моего курса в колледже, с :zi=yif(xi)=yi(wTxi+b)zi=yif(xi)=yi(wTxi+b)z_i = …

31 logistic  loss-functions 

Я читаю эту страницу: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html и это сказало, что сигмоидальный выходной слой с кросс-энтропией весьма похож на выходной слой softmax с логарифмической вероятностью. что произойдет, если я использую сигмоид с логарифмической вероятностью или softmax с перекрестной энтропией в выходном слое? это нормально? потому что я вижу, что есть только небольшая …

31 neural-networks  maximum-likelihood  softmax 

Почти во всей аналитической работе, которую я когда-либо делал, я использую: set.seed(42) Это дань уважения Путеводителю Автостопом по Галактике . Но мне интересно, создаю ли я смещение, используя одно и то же семя снова и снова.

31 random-generation 

Я понимаю, что такое апостериор, но я не уверен, что означает последний? Чем отличаются 2? Кевин П. Мерфи указал в своем учебнике « Машинное обучение: вероятностная перспектива» , что это «состояние внутреннего убеждения». Что это на самом деле означает? У меня сложилось впечатление, что Приор олицетворяет ваше внутреннее убеждение или …

31 posterior  definition 

Я считаю, что R может занять много времени для создания графиков, когда присутствуют миллионы точек - неудивительно, учитывая, что точки строятся индивидуально. Кроме того, такие графики часто слишком загромождены и плотны, чтобы быть полезными. Многие из точек перекрываются и образуют черную массу, и много времени тратится на построение большего количества …

31 r  data-visualization 

Я имею в виду, что некоторые из этих переменных тесно связаны между собой. Как / почему / в каком контексте мы определяем их как независимые переменные?

30 regression  terminology  predictor 

Я часто вижу, как люди создают новые функции на основе существующих функций для проблемы машинного обучения. Например, здесь: https://triangleinequality.wordpress.com/2013/09/08/basic-feature-engineering-with-the-titanic-data/ люди считают размер семьи человека новой функцией, основанной на на количество братьев, сестер и родителей, которые были существующими функциями. Но какой в ​​этом смысл? Я не понимаю, почему создание взаимосвязанных новых …

30 machine-learning  feature-engineering 

Если совместная вероятность является пересечением двух событий, то не должна ли совместная вероятность двух независимых событий быть нулевой, поскольку они вообще не пересекаются? Я запутался.

30 probability  joint-distribution 

Нейронная сеть изучает особенности набора данных как средство достижения определенной цели. Когда это будет сделано, мы можем захотеть узнать, чему научилась нейронная сеть. Каковы были особенности и почему это заботилось о тех. Может кто-нибудь дать какие-то ссылки на основной объем работ, касающихся этой проблемы?

30 neural-networks  deep-learning 

Я понимаю, как мы получаем 3,5 в качестве ожидаемого значения для бросания честного 6-стороннего кубика. Но интуитивно я могу ожидать, что каждое лицо с равным шансом 1/6. Так не должно ли ожидаемое значение броска кубика быть числом от 1 до 6 с равной вероятностью? Другими словами, когда задают вопрос «какова …

30 expected-value  terminology  history 

Я пытаюсь написать серию постов в блоге о p-значениях, и я подумал, что было бы интересно вернуться к тому, с чего все началось, - похоже, это статья Пирсона 1900 года. Если вы знакомы с этим документом, вы помните, что он охватывает тестирование на пригодность. Пирсон немного болтает со своим языком, …

30 p-value  history  ronald-fisher 

Примечание: я знаю, что у L1 есть свойство выбора функции. Я пытаюсь понять, какой из них выбрать, когда выбор функции совершенно не имеет значения. Как решить, какую регуляризацию (L1 или L2) использовать? Каковы плюсы и минусы каждой регуляризации L1 / L2? Рекомендовано ли вначале делать выбор объектов с использованием L1, …

30 regression  lasso  regularization  ridge-regression