Statistik dan Big Data

Saya akan membaca catatan kuliah Andrew Ng tentang Pembelajaran Mesin. Catatan tersebut memperkenalkan kita pada regresi logistik dan kemudian ke perceptron. Saat menggambarkan Perceptron, catatan mengatakan bahwa kami hanya mengubah definisi fungsi ambang yang digunakan untuk regresi logistik. Setelah melakukan itu, kita dapat menggunakan model Perceptron untuk klasifikasi. Jadi pertanyaan …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

Apa perbedaan antara jaringan saraf , jaringan Bayesian , pohon keputusan dan jaring Petri , meskipun semuanya adalah model grafis dan menggambarkan secara visual hubungan sebab-akibat.

30 machine-learning  neural-networks  bayesian-network  fuzzy 

Ketika satu bootstrap parameter untuk mendapatkan kesalahan standar kita mendapatkan distribusi parameter. Mengapa kita tidak menggunakan rata-rata distribusi itu sebagai hasil atau perkiraan untuk parameter yang kita coba dapatkan? Bukankah seharusnya distribusi mendekati yang asli? Karena itu, kami akan mendapatkan estimasi nilai "nyata" yang baik? Namun kami melaporkan parameter asli …

30 distributions  bootstrap  standard-error  expected-value 

Saya telah mencoba untuk membungkus kepala saya di sekitar bagaimana False Discovery Rate (FDR) harus menginformasikan kesimpulan dari masing-masing peneliti. Misalnya, jika studi Anda kurang bertenaga, haruskah Anda mendiskon hasil Anda meskipun signifikan pada α=.05α=.05\alpha = .05 ? Catatan: Saya sedang berbicara tentang FDR dalam konteks memeriksa hasil beberapa studi …

30 statistical-significance  p-value  publication-bias  false-discovery-rate 

Saya mencoba untuk menafsirkan faktor inflasi varians menggunakan viffungsi dalam paket R car. Fungsi ini mencetak dan juga . Menurut file bantuan , ini nilai terakhirVIFVIF\text{VIF}GVIF1/(2⋅df)GVIF1/(2⋅df)\text{GVIF}^{1/(2\cdot\text{df})} Untuk menyesuaikan dimensi ellipsoid kepercayaan, fungsi ini juga mencetak GVIF ^ [1 / (2 * df)] di mana df adalah derajat kebebasan yang terkait …

30 r  multicollinearity  vif 

Untuk LASSO (dan prosedur pemilihan model lainnya), sangat penting untuk mengubah skala prediktor. The umum Rekomendasi saya tindak hanya menggunakan 0 berarti, 1 standar deviasi normalisasi untuk variabel kontinyu. Tapi apa yang harus dilakukan dengan boneka? Misalnya beberapa contoh terapan dari sekolah musim panas yang sama (luar biasa) yang saya …

30 predictive-models  model-selection  lasso  standardization  multidimensional-scaling 

Katakanlah saya memiliki distribusi Gaussian multivariat dimensional. Dan saya mengambil pengamatan (masing-masing satu -vector) dari distribusi ini dan menghitung sampel kovarians matriks . Dalam hal ini kertas , negara penulis bahwa matriks kovarians sampel dihitung dengan adalah tunggal.halhalpnnnhalhalpSSSp > nhal>np > n Bagaimana itu benar atau diturunkan? Ada penjelasan?

30 covariance-matrix  linear-algebra 

Mengapa berbahaya untuk menginisialisasi bobot dengan nol? Apakah ada contoh sederhana yang menunjukkannya?

30 neural-networks  backpropagation 

Dalam kasus regresi linier sederhana , Anda dapat memperoleh estimator kuadrat terkecil sehingga Anda tidak perlu tahu untuk memperkirakanβ 1 = Σ ( x i - ˉ x ) ( y i - ˉ y )y=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1xβ 0 β 1β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar x)^2}β^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1 Misalkan saya memiliki , bagaimana cara memperoleh tanpa …

30 regression  multiple-regression  generalized-linear-model  linear-model 

Saya agak bingung dengan bagaimana SVD digunakan dalam penyaringan kolaboratif. Misalkan saya memiliki grafik sosial, dan saya membangun matriks kedekatan dari tepi, kemudian mengambil SVD (mari kita lupakan tentang regularisasi, tingkat pembelajaran, optimasi sparsity, dll), bagaimana cara menggunakan SVD ini untuk meningkatkan rekomendasi saya? Misalkan grafik sosial saya terkait dengan …

30 svd  recommender-system 

Tim kecil kami sedang berdiskusi dan macet. Adakah yang tahu apakah regresi Cox memiliki distribusi Poisson yang mendasarinya? Kami memiliki perdebatan bahwa mungkin regresi Cox dengan waktu yang konstan pada risiko akan memiliki kesamaan dengan regresi Poisson dengan varian yang kuat. Ada ide?

30 regression  poisson-distribution  cox-model 

Saya punya pertanyaan tentang parameter kedalaman interaksi dalam gbm di R. Ini mungkin pertanyaan noob, yang saya minta maaf, tetapi bagaimana parameternya, yang saya yakini menunjukkan jumlah terminal terminal dalam sebuah pohon, pada dasarnya menunjukkan X-way interaksi di antara para prediktor? Hanya mencoba memahami cara kerjanya. Selain itu, saya mendapatkan …

30 r  machine-learning  boosting  gbm 

Saya memiliki dataset dengan sejumlah besar jawaban Ya / Tidak. Dapatkah saya menggunakan komponen utama (PCA) atau analisis reduksi data lainnya (seperti analisis faktor) untuk tipe data ini? Mohon saran bagaimana saya melakukan ini menggunakan SPSS.

30 spss  categorical-data  pca  factor-analysis  binary-data 

Saya telah mencoba membaca sumber-sumber yang berbeda, tetapi saya masih belum jelas tes apa yang cocok untuk kasus saya. Ada tiga pertanyaan berbeda yang saya tanyakan tentang dataset saya: Subjek diuji untuk infeksi dari X pada waktu yang berbeda. Saya ingin tahu apakah proporsi positif untuk X setelah terkait dengan …

30 r  chi-squared  mcnemar-test 

Saya membaca makalah Klasifikasi ImageNet dengan Jaringan Neural Konvolusional Dalam dan pada bagian 3 mereka menjelaskan arsitektur Jaringan Neural Konvolusional mereka, mereka menjelaskan bagaimana mereka lebih suka menggunakan: non-jenuh nonlinierf( x ) = m a x ( 0 , x ) .f(x)=mSebuahx(0,x).f(x) = max(0, x). karena lebih cepat untuk berlatih. …

30 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network