Statistik dan Big Data

Saya berjuang untuk memahami distribusi nol meningkat. Apakah mereka? Apa gunanya? Jika saya memiliki data dengan banyak nol, maka saya bisa memasukkan regresi logistik pertama menghitung probabilitas nol, dan kemudian saya bisa menghapus semua nol, dan kemudian cocok dengan regresi reguler menggunakan pilihan distribusi saya (misalnya poisson). Lalu seseorang mengatakan …

15 zero-inflation 

Dalam pelatihan mini-batch jaringan saraf, saya mendengar bahwa praktik penting adalah mengocok data pelatihan sebelum setiap zaman. Adakah yang bisa menjelaskan mengapa pengocokan pada setiap zaman membantu? Dari pencarian google, saya menemukan jawaban berikut: ini membantu pelatihan bertemu dengan cepat itu mencegah bias selama pelatihan itu mencegah model dari belajar …

15 neural-networks 

Apa itu Moment Generating Function (MGF)? Bisakah Anda menjelaskannya dalam istilah awam dan bersama dengan contoh sederhana & mudah? Tolong, batasi penggunaan notasi matematika formal sejauh mungkin.

15 moments  intuition  mgf 

Saya membaca tentang pengoptimal Adam untuk Deep Learning dan menemukan kalimat berikut dalam buku baru Deep Learning oleh Begnio, Goodfellow dan Courtville: Adam menyertakan koreksi bias pada estimasi momen momen orde pertama (istilah momentum) dan momen orde kedua (tanpa fokus) untuk memperhitungkan inisialisasi mereka di titik asal. tampaknya alasan utama …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  conv-neural-network  adam 

Apakah membandingkan fitur menggunakan fitur F-regressionyang sama dengan yang berhubungan dengan label secara individual dan mengamati nilai ?R2R2R^2 Saya sering melihat rekan-rekan saya menggunakan pilihan F regressionuntuk fitur dalam pipa pembelajaran mesin mereka dari sklearn: sklearn.feature_selection.SelectKBest(score_func=sklearn.feature_selection.f_regression...)` Beberapa tolong beri tahu saya - mengapa itu memberikan hasil yang sama seperti hanya …

15 feature-selection  python  scikit-learn  r-squared  f-test 

Tempat saya telah membaca tentang kutukan dimensionalitas menjelaskannya dalam hubungannya dengan kNN terutama, dan model linier secara umum. Saya secara teratur melihat peringkat teratas di Kaggle menggunakan ribuan fitur pada dataset yang hampir tidak memiliki 100k titik data. Mereka terutama menggunakan pohon Boosted dan NN, antara lain. Banyak fitur yang …

15 neural-networks  svm  k-means  k-nearest-neighbour  high-dimensional 

Dalam pembelajaran mesin dasar kita diajarkan "aturan praktis" berikut: a) ukuran data Anda harus setidaknya 10 kali ukuran dimensi VC dari set hipotesis Anda. b) jaringan saraf dengan koneksi N memiliki dimensi VC sekitar N. Jadi ketika sebuah jaringan saraf pembelajaran yang dalam mengatakan, jutaan unit, apakah ini berarti kita …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  vc-dimension 

Saya mencari cara untuk melakukan uji rasio kemungkinan dalam R untuk membandingkan model yang cocok. Saya pertama kali mengkodekannya sendiri, kemudian menemukan anova()fungsi default dan juga lrtest()dalam lmtestpaket. Ketika saya memeriksa, anova()selalu menghasilkan nilai p yang sedikit berbeda dari dua lainnya meskipun parameter 'test' diatur ke "LRT". Apakah anova()sebenarnya melakukan …

15 r  anova  likelihood-ratio 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 3 tahun yang lalu . Saya sedang membangun regresi logistik di R menggunakan metode LASSO dengan fungsi cv.glmnetuntuk memilih lambdadan glmnetuntuk model akhir. Saya sudah …

15 r  logistic  categorical-data  lasso  glmnet 

Jika mana X i ∼ N ( 0 , σ 2 ) , yaitu semua X i iid adalah variabel acak normal nol rata-rata dengan varian yang sama, maka Y ∼ Γ ( NY= ∑i = 1NX2sayaY=∑i=1NXi2Y=\sum_{i=1}^{N}X_i^2Xsaya∼ N( 0 , σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2)XsayaXiX_iY∼ Γ ( N2, 2 σ2) .Y∼Γ(N2,2σ2).Y \sim …

15 chi-squared  gamma-distribution 

Saya mencari metode untuk mengubah dataset saya dari mean saat ini dan standar deviasi menjadi rata-rata target dan standar deviasi target. Pada dasarnya, saya ingin mengecilkan / memperluas dispersi dan skala semua angka menjadi rata-rata. Tidak berfungsi untuk melakukan dua transformasi linear terpisah, satu untuk standar deviasi, dan satu untuk …

15 data-transformation  standard-deviation  mean 

Dalam pengaturan umum algoritma gradient descent, kami memiliki mana adalah titik saat ini, adalah ukuran langkah dan adalah gradien dievaluasi pada . x n η g r a d i e n t x n x nxn + 1= xn- η∗ gr a di e n txnxn+1=xn-η∗grSebuahdsayaentxnx_{n+1} = x_{n} - …

15 algorithms  optimization 

Saya ingin menggunakan distribusi untuk memodelkan pengembalian aset interval pendek dalam model bayesian. Saya ingin memperkirakan derajat kebebasan (bersama dengan parameter lain dalam model saya) untuk distribusi. Saya tahu pengembalian aset sangat tidak normal, tetapi saya tidak tahu terlalu banyak. Apa distribusi sebelum yang tepat, agak informatif untuk tingkat kebebasan …

15 distributions  bayesian  modeling  prior 

Tensorflow memiliki contoh tutorial tentang mengklasifikasikan CIFAR-10 . Pada tutorial, rata-rata kehilangan entropi silang di seluruh batch diminimalkan. def loss(logits, labels): """Add L2Loss to all the trainable variables. Add summary for for "Loss" and "Loss/avg". Args: logits: Logits from inference(). labels: Labels from distorted_inputs or inputs(). 1-D tensor of shape …

15 neural-networks  loss-functions  tensorflow 

Dalam analisis diskriminan, variabel dependen adalah kategorikal, tetapi dapatkah saya menggunakan variabel kategorikal (misalnya status perumahan: pedesaan, perkotaan) bersama dengan beberapa variabel kontinu lainnya sebagai variabel independen dalam analisis diskriminan linier?

15 logistic  categorical-data  discriminant-analysis  regression-strategies