Statistik dan Big Data

Saya sedang membaca makalah normalisasi batch [1] dan ada satu bagian di mana melewati contoh, mencoba menunjukkan mengapa normalisasi harus dilakukan dengan hati-hati. Jujur saya, tidak bisa mengerti bagaimana contoh ini bekerja dan saya benar-benar sangat ingin tahu mereka menulis sebanyak yang saya bisa. Pertama-tama izinkan saya mengutipnya di sini: …

11 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network 

Saya menggunakan umpan-forward NN. Saya mengerti konsepnya, tetapi pertanyaan saya adalah tentang bobot. Bagaimana Anda bisa menafsirkannya, yaitu apa yang mereka wakili atau bagaimana mereka dapat undestrood (hanya koefisien fungsi)? Saya telah menemukan sesuatu yang disebut "ruang bobot", tetapi saya tidak yakin apa artinya.

11 neural-networks  weights 

Saya mencoba memahami dan tahu apa yang harus dilaporkan dari analisis saya tentang beberapa data menggunakan model rata-rata di R. Saya menggunakan skrip berikut untuk menganalisis pengaruh metode pengukuran terhadap variabel yang diberikan: Berikut adalah dataset: https://www.dropbox.com/s/u9un273gzw9o30u/VMT4.csv?dl=0 Model yang akan dipasang: LM.1 <- gls(VMTf ~ turn+sex+method, na.action="na.fail", method = "ML",VMT4) …

11 r  model-averaging 

Adakah yang mencoba memverifikasi apakah pemasangan model Net Elastis dengan ElasticNetdi scikit-learn in Python dan glmnetdi R pada set data yang sama menghasilkan hasil aritmatika yang identik? Saya telah bereksperimen dengan banyak kombinasi parameter (karena dua fungsi berbeda dalam nilai default yang diteruskan ke argumen) dan juga menskalakan data, tetapi …

11 machine-learning  scikit-learn  glmnet  elastic-net 

Proses Gaussian telah banyak digunakan, terutama dalam persaingan. Diketahui bahwa permintaan komputasi tinggi ( ).0 ( n3)0(n3)0(n^3) Apa yang membuat mereka populer? Apa keunggulan utama dan tersembunyi mereka? Mengapa mereka digunakan sebagai pengganti model parametrik (oleh model parametrik maksud saya regresi linier khas di mana bentuk parametrik yang berbeda dapat …

11 gaussian-process 

Saya sedang mencari buku yang memberikan liputan mendalam tentang teori probabilitas, tetapi dengan penekanan pada materi yang sebagian besar berguna di luar departemen matematika. Saya pernah mendengar "Teori Probabilitas: Penjelajahan dan Aplikasi" cukup bagus, tetapi saya ingin mendapatkan beberapa saran lain. Sebagai contoh, buku Achim Klenke terlalu banyak bagi saya …

11 probability  self-study  references 

Mencoba menghitung jumlah kunjungan dari demografi dan layanan. Data sangat miring. Histogram: plot qq (kiri adalah log): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) citydan servicemerupakan variabel faktor. Saya mendapatkan nilai p rendah *** untuk semua variabel, tapi saya juga mendapatkan r-kuadrat rendah 0,05. Apa yang harus saya lakukan? Apakah model …

11 regression  multiple-regression  predictive-models  exponential  qq-plot 

Penyimpangan skala, didefinisikan sebagai D = 2 * (log-kemungkinan model jenuh dikurangi log-kemungkinan model pas), sering digunakan sebagai ukuran good-of-fit dalam model GLM. Persen penyimpangan dijelaskan, didefinisikan sebagai [D (model nol) - D (model pas)] / D (model nol), juga kadang-kadang digunakan sebagai analog GLM ke regresi linier, R-kuadrat. Selain …

11 goodness-of-fit  zero-inflation  deviance 

Makalahnya ada di sini . Kebijakan peluncuran ... adalah kebijakan softmax linier yang didasarkan pada fitur berbasis pola yang cepat, dihitung secara lokal, ... Saya tidak mengerti apa itu kebijakan peluncuran, dan bagaimana kaitannya dengan jaringan kebijakan memilih langkah. Adakah penjelasan yang lebih sederhana?

11 machine-learning  monte-carlo  reinforcement-learning  games 

Ini adalah topik yang sulit bagi saya untuk Google karena memiliki kata optimasi dan stokastik dalam pencarian hampir secara otomatis default untuk mencari optimasi stokastik. Tetapi apa yang saya benar-benar ingin tahu adalah metode apa yang ada untuk optimasi model komputer ketika output model komputer stochastic, yaitu, tidak deterministik? Misalnya, …

11 optimization  stochastic-processes 

Saya mencoba menggunakan Neural Network untuk memperkirakan nilai-Q di Q-learning seperti pada Pertanyaan tentang Q-Learning menggunakan Neural Networks . Seperti yang disarankan dalam jawaban pertama, saya menggunakan fungsi aktivasi linier untuk lapisan output, sementara saya masih menggunakan fungsi aktivasi sigmoid di lapisan tersembunyi (2, meskipun saya bisa mengubahnya nanti). Saya …

11 neural-networks  reinforcement-learning 

Saya tahu dasar-dasar tentang SVM dan SVR, tapi saya masih belum mengerti bagaimana masalah menemukan hyperplane yang memaksimalkan margin cocok ke SVR. Kedua, saya membaca sesuatu tentang digunakan sebagai margin toleransi dalam SVR. Apa artinya?ϵϵ\epsilon Ketiga, apakah ada perbedaan antara parameter fungsi keputusan yang digunakan dalam SVM dan SVR?

11 regression  machine-learning  svm 

Biarkan menjadi urutan variabel acak Bernoulli independen dengan Setel S_n = \ jumlah ^ {n} _ {k = 1} \ kiri (X_k- \ frac {1} {k} \ kanan), \ B_n ^ 2 = \ jumlah ^ {n} _ {k = 1} \ frac {k-1} {k ^ 2} Tunjukkan bahwa \ …

11 probability  convergence  central-limit-theorem 

Saya mengalami masalah dalam memahami model skip-gram dari algoritma Word2Vec. Dalam kata-kata kontinyu mudah untuk melihat bagaimana kata konteks dapat "cocok" di Neural Network, karena Anda pada dasarnya meratakannya setelah mengalikan masing-masing representasi pengodean satu-panas dengan matriks input W. Namun, dalam kasus lompatan-gram, Anda hanya mendapatkan vektor kata input dengan …

11 neural-networks  deep-learning  natural-language  word2vec  word-embeddings 

Dalam hal pohon keputusan, dapatkah nilai yang diprediksi berada di luar kisaran data pelatihan? Sebagai contoh, jika rentang set data pelatihan dari variabel target adalah 0-100, ketika saya membuat model dan menerapkannya pada hal lain, dapatkah nilai saya menjadi -5? atau 150? Mengingat bahwa pemahaman saya tentang regresi pohon keputusan …

11 regression  predictive-models  random-forest  cart