Statistik dan Big Data

Saya punya masalah dengan 6 kelas. Jadi saya membangun classifier multiclass, sebagai berikut: untuk setiap kelas, saya memiliki satu classifier Logistic Regression, menggunakan One vs All, yang berarti saya memiliki 6 classifier yang berbeda. Saya dapat melaporkan matriks kebingungan untuk masing-masing pengklasifikasi saya. Tapi, saya ingin melaporkan matriks kebingungan untuk …

12 machine-learning  logistic  classification  multi-class  confusion-matrix 

Ketika seseorang mengatakan data diambil dari distribusi log-seragam antara 128 dan 4000, apa artinya itu? Bagaimana itu berbeda dengan pengambilan sampel dari distribusi yang seragam? Lihat makalah ini: http://www.jmlr.org/papers/volume13/bergstra12a/bergstra12a.pdf Terima kasih!

12 machine-learning  distributions  uniform 

Sejauh yang saya tahu, kedua autoencoder dan t-SNE digunakan untuk pengurangan dimensi nonlinier. Apa perbedaan di antara mereka dan mengapa saya harus menggunakan satu versus yang lain?

12 neural-networks  deep-learning  dimensionality-reduction  autoencoders  tsne 

Saya memiliki seri kebun binatang dengan banyak nilai yang hilang. Saya membaca yang auto.arimadapat menyalahkan nilai-nilai yang hilang ini? Adakah yang bisa mengajari saya cara melakukannya? Terima kasih banyak! Inilah yang saya coba, tetapi tidak berhasil: fit <- auto.arima(tsx) plot(forecast(fit))

12 arima 

Saya telah membaca bahwa menggunakan R-squared untuk deret waktu tidak tepat karena dalam konteks deret waktu (saya tahu bahwa ada konteks lain) R-squared tidak lagi unik. Kenapa ini? Saya mencoba mencari ini, tetapi saya tidak menemukan apa pun. Biasanya saya tidak menempatkan banyak nilai dalam R-squared (atau Disesuaikan R-Squared) ketika …

12 regression  time-series  r-squared 

Predicted class Cat Dog Rabbit Actual class Cat 5 3 0 Dog 2 3 1 Rabbit 0 2 11 Bagaimana saya bisa menghitung presisi dan mengingat sehingga menjadi mudah untuk menghitung skor-F1. Matriks kebingungan normal adalah dimensi 2 x 2. Namun, ketika menjadi 3 x 3 saya tidak tahu bagaimana …

12 machine-learning  precision-recall 

Saya bukan ahli matematika. Saya telah mencari di internet tentang KL Divergence. Apa yang saya pelajari adalah divergensi KL mengukur informasi yang hilang ketika kami memperkirakan distribusi model sehubungan dengan distribusi input. Saya telah melihat ini di antara dua distribusi kontinu atau diskrit. Bisakah kita melakukannya antara terus menerus dan …

12 distributions  mathematical-statistics  kullback-leibler 

Adakah yang bisa membantu saya untuk memahami apa perbedaan antara Model Persamaan Simultan dan Model Persamaan Struktural (SEM)? Akan sangat bagus jika seseorang bisa memberi saya beberapa bacaan tentangnya. Juga, apakah ada literatur di mana SEM telah digunakan dalam konteks rentang waktu? Literatur yang saya dapatkan sebagian besar menjelaskan SEM …

12 time-series  references  sem 

Saya melakukan regresi linier berganda. Saya memiliki 21 pengamatan dan 5 variabel. Tujuan saya hanya menemukan hubungan antar variabel Apakah data saya cukup untuk melakukan regresi berganda? Hasil uji-t mengungkapkan 3 variabel saya tidak signifikan. Apakah saya perlu melakukan regresi lagi dengan variabel signifikan (atau regresi pertama saya cukup untuk …

12 regression  t-test  multiple-regression 

Saya tidak menemukan definisi fungsi kerugian pada wiki dalam konteks pembelajaran mesin. ini kurang formal, cukup jelas. Pada intinya, fungsi kerugian sangat sederhana: ini adalah metode untuk mengevaluasi seberapa baik algoritma Anda memodelkan dataset Anda. Jika prediksi Anda benar-benar mati, fungsi kerugian Anda akan menghasilkan angka yang lebih tinggi. Jika …

12 machine-learning 

LSTM dalam kode Keras berikut input_t = Input((4, 1)) output_t = LSTM(1)(input_t) model = Model(inputs=input_t, outputs=output_t) print(model.summary()) dapat direpresentasikan sebagai Saya mengerti bahwa ketika kita memanggil model.predict(np.array([[[1],[2],[3],[4]]]))(hanya) unit LSTM terlebih dahulu memproses vektor [1], kemudian [2] ditambah umpan balik dari input sebelumnya dan seterusnya hingga vektor [4]. Dengan kata lain …

12 machine-learning  neural-networks  lstm  keras 

Saya telah mencoba memahami peningkatan gradien membaca berbagai blog, situs web dan mencoba menemukan jawaban saya dengan melihat contohnya misalnya kode sumber XGBoost. Namun, saya tidak bisa menemukan penjelasan yang dapat dimengerti tentang bagaimana algoritma peningkatan gradien menghasilkan estimasi probabilitas. Jadi, bagaimana mereka menghitung probabilitas?

12 machine-learning  classification  boosting  ensemble  xgboost 

Contoh di bawah ini diambil dari kuliah di deeplearning.ai menunjukkan bahwa hasilnya adalah jumlah dari produk elemen demi elemen (atau "perkalian elemen-bijaksana". Angka merah mewakili bobot dalam filter: ( 1 ∗ 1 ) + ( 1 ∗ 0 ) + ( 1 ∗ 1 ) + ( 0 ∗ 0 …

12 deep-learning  conv-neural-network  matrix 

Saya mulai membaca Inferensial Kausal dalam Statistik, A Primer oleh Judea Pearl et. Al. Saya memiliki master dalam matematika, tetapi saya tidak pernah mengambil kursus statistik. Saya agak bingung dengan salah satu pertanyaan studi awal, dan tidak ada yang bisa saya tanyakan tentang hal itu, jadi saya berharap seseorang di …

12 causality 

Setelah melihat pertanyaan ini: Mencoba Meniru Regresi Linier menggunakan Keras , saya telah mencoba untuk memutar contoh saya sendiri, hanya untuk tujuan studi dan untuk mengembangkan intuisi saya. Saya mengunduh dataset sederhana dan menggunakan satu kolom untuk memprediksi yang lain. Data terlihat seperti ini: Sekarang saya baru saja membuat model …

12 regression  machine-learning  neural-networks  linear  keras