Statistik dan Big Data

Jadi ketika melihat Radial Basis Function Neural Networks, saya perhatikan bahwa orang hanya pernah merekomendasikan penggunaan 1 layer tersembunyi, sedangkan dengan multilayer perceptron neural networks lebih banyak layer dianggap lebih baik. Mengingat bahwa jaringan RBF dapat dilatih dengan versi back propagation apakah ada alasan mengapa jaringan RBF yang lebih dalam …

12 machine-learning  neural-networks  rbf-network 

Jadi saya dan paman saya berdebat tentang apakah sebuah koin benar-benar acak. Saya berpendapat bahwa ini bukan karena secara nyata, tosser koin akan selalu memanipulasi koin sehingga hasilnya bukan 50/50 karena itu itu bukan pilihan yang baik sebagai teknik pengacakan untuk menetapkan kelompok dalam uji klinis. Namun ia berpendapat bahwa …

12 random-generation  randomness  random-allocation 

Saya punya matriks istilah-dokumen , dan sekarang saya ingin mengekstraksi kata kunci untuk setiap dokumen dengan metode pembelajaran yang dilindungi (SVM, Naif Bayes, ...). Dalam model ini, saya sudah menggunakan Tf-idf, tag Pos, ...M.M.M Tapi sekarang aku bertanya-tanya tentang selanjutnya. Saya punya matriks dengan persamaan cosinus antara istilah-istilah.CCC Apakah ada …

12 text-mining  feature-construction  supervised-learning  cosine-distance  cosine-similarity 

Saya sedang mempertimbangkan ruang besar (tetapi terbatas) model kompleksitas yang berbeda yang saya jelajahi menggunakan RJMCMC . Sebelumnya pada vektor parameter untuk setiap model cukup informatif. Dalam kasus apa (jika ada) yang harus saya khawatirkan dengan paradoks Jeffreys-Lindley yang mendukung model yang lebih sederhana ketika salah satu model yang lebih …

12 bayesian  model-selection  mcmc  prior  improper-prior 

Bagaimana saya harus menginterpretasikan ketinggian plot kepadatan: Misalnya dalam plot di atas, puncaknya sekitar 0,07 pada x = 18. Dapatkah saya menyimpulkan bahwa sekitar 7% dari nilai sekitar 18? Bisakah saya lebih spesifik dari itu? Ada juga puncak kedua di x = 30 dengan tinggi 0,02. Apakah itu berarti bahwa …

12 data-visualization  pdf 

Dalam dua perpustakaan identifikasi bahasa populer, Compact Language Detector 2 untuk C ++ dan bahasa detektor untuk java, keduanya menggunakan (berbasis karakter) n-gram untuk mengekstraksi fitur teks. Mengapa kantung kata-kata (satu kata / kamus) tidak digunakan, dan apa keuntungan dan kerugian kantung kata-kata dan n-gram? Juga, apa kegunaan lain dari …

12 machine-learning  classification  text-mining  natural-language 

Diberikan iid , dan , mencari:X n ≈ N ( μ X , σ 2 X ) μ X ≈ 0N≥ 30N≥30N\geq30Xn≈ N( μX, σ2X)Xn≈N(μX,σX2)X_n\approx\mathcal{N}(\mu_X,\sigma_X^2)μX≈ 0μX≈0\mu_X \approx 0 perkiraan distribusi formulir tertutup akurat dari YN= ∏1NXnYN=∏1NXnY_N=\prod\limits_{1}^{N}{X_n} perkiraan asimtotik ( eksponensial ?) untuk produk yang sama Ini adalah kasus khusus dari …

12 distributions  normal-distribution  asymptotics  approximation 

Biarkan {Xn}n≥1{Xn}n≥1\{X_n\}_{n\geq 1} menjadi urutan variabel acak st Xn→aXn→aX_n \to a dalam probabilitas, di mana a>0a>0a>0 adalah konstanta tetap. Saya mencoba menunjukkan yang berikut: Xn−−−√→a−−√Xn→a\sqrt{X_n} \to \sqrt{a} dan aXn→1aXn→1\frac{a}{X_n}\to 1 keduanya dalam probabilitas. Saya di sini untuk melihat apakah logika saya sehat. Ini pekerjaan saya MENCOBA Untuk bagian pertama, kami …

12 random-variable  convergence  asymptotics  probability-inequalities  coverage-probability 

Saya hanya memikirkan cara yang rapi (belum tentu bagus) untuk membuat perkiraan kepadatan satu dimensi dan pertanyaan saya adalah: Apakah metode estimasi kerapatan ini memiliki nama? Jika tidak, apakah ini merupakan kasus khusus dari beberapa metode lain dalam literatur? Berikut adalah metode: Kami memiliki vektor yang kami asumsikan diambil dari …

12 r  estimation  nonparametric  pdf  kernel-smoothing 

Cohen adalah salah satu cara paling umum untuk mengukur ukuran efek ( lihat Wikipedia ). Ini hanya mengukur jarak antara dua cara dalam hal standar deviasi terkumpul. Bagaimana kita bisa mendapatkan rumus matematika estimasi varians dari Cohen d ? dddddd Sunting Desember 2015: Terkait dengan pertanyaan ini adalah gagasan untuk …

12 variance  effect-size  cohens-d 

Baru-baru ini saya membaca beberapa makalah tentang jaringan saraf Bayesian (BNN) [Neal, 1992] , [Neal, 2012] , yang memberikan kemungkinan hubungan antara input dan output dalam jaringan saraf. Pelatihan seperti jaringan saraf adalah melalui MCMC yang berbeda dari algoritma back-propagation tradisional. Pertanyaan saya adalah: Apa keuntungan menggunakan jaringan saraf seperti …

12 bayesian  neural-networks  bayesian-network 

Ringkasan : Mencoba menemukan metode terbaik merangkum kesamaan antara dua set data yang disejajarkan dengan menggunakan nilai tunggal. Detail : Pertanyaan saya paling baik dijelaskan dengan diagram. Grafik di bawah ini menunjukkan dua set data yang berbeda, masing-masing dengan nilai berlabel nfdan nr. Titik-titik di sepanjang sumbu x mewakili tempat …

12 similarities 

Saya mempelajari pengenalan pola dan pembelajaran mesin, dan saya mengalami pertanyaan berikut. Pertimbangkan masalah klasifikasi dua kelas dengan probabilitas kelas sebelumnya yang samaP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} dan distribusi instance di setiap kelas yang diberikan oleh p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

Saya menemukan banyak artikel yang menyatakan bahwa metode peningkatan sensitif terhadap outlier, tetapi tidak ada artikel yang menjelaskan mengapa. Dalam pengalaman saya, pencilan buruk untuk algoritma pembelajaran mesin, tetapi mengapa meningkatkan metode dipilih sebagai sangat sensitif? Bagaimana algoritma berikut akan memberi peringkat dalam hal sensitivitas terhadap pencilan: boost-tree, hutan acak, …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

Saya berharap mungkin tidak ada jawaban pasti untuk pertanyaan ini. Tetapi saya telah menggunakan sejumlah algoritma pembelajaran mesin di masa lalu dan saya mencoba belajar tentang Bayesian Networks. Saya ingin memahami dalam keadaan apa, atau untuk jenis masalah apa yang Anda pilih untuk menggunakan Bayesian Network daripada pendekatan lain?

12 machine-learning  bayesian-network