Statistik dan Big Data

Apa perbedaan makna antara notasi dan yang umum digunakan di banyak buku dan makalah?P(z;d,w)P(z;d,w)P(z;d,w)P(z|d,w)P(z|d,w)P(z|d,w)

27 probability  notation 

Saat melatih jaringan saraf segmentasi piksel, seperti jaringan konvolusional penuh, bagaimana Anda membuat keputusan untuk menggunakan fungsi kehilangan lintas-entropi versus fungsi kerugian koefisien-dadu? Saya menyadari ini adalah pertanyaan singkat, tetapi tidak yakin informasi apa yang diberikan. Saya melihat sekumpulan dokumentasi tentang dua fungsi yang hilang tetapi tidak bisa memahami secara …

27 neural-networks  loss-functions  cross-entropy 

Tidak yakin apakah pertanyaan ini ada di sini, tetapi terkait erat dengan metode gradien dalam pengoptimalan, yang tampaknya menjadi topik di sini. Bagaimanapun, jangan ragu untuk bermigrasi jika Anda pikir beberapa komunitas lain memiliki keahlian yang lebih baik dalam topik ini. Singkatnya, saya mencari contoh selangkah demi selangkah dari diferensiasi …

27 optimization  derivative  tensorflow  automatic-differentiation 

Merkle & Steyvers (2013) menulis: Untuk secara formal mendefinisikan aturan penilaian yang tepat, misalkan menjadi ramalan probabilistik uji coba Bernoulli dengan probabilitas keberhasilan sejati . Aturan penilaian yang tepat adalah metrik yang nilainya diharapkan diminimalkan jika .fffdddhalhalpf= pf=half = p Saya mengerti bahwa ini bagus karena kami ingin mendorong para …

27 classification  forecasting  scoring-rules 

Saya mencoba memahami makalah tentang perkiraan beban listrik, tetapi saya berjuang dengan konsep di dalam, khususnya model SARIMAX . Model ini digunakan untuk memprediksi beban dan menggunakan banyak konsep statistik yang saya tidak mengerti (saya seorang mahasiswa ilmu komputer sarjana - Anda dapat menganggap saya orang awam dalam statistik). Tidak …

27 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

Katakanlah kita ingin melakukan regresi untuk f = x * ymenggunakan jaringan saraf standar yang sederhana . Saya ingat bahwa ada beberapa penelitian yang mengatakan bahwa NN dengan satu layer tersembunyi dapat menggunakan fungsi apa pun, tetapi saya telah mencoba dan tanpa normalisasi, NN tidak dapat memperkirakan bahkan perkalian sederhana …

27 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Katakanlah kita memiliki classifier SVM, bagaimana kita menghasilkan kurva ROC? (Seperti secara teoritis) (karena kita menghasilkan TPR dan FPR dengan masing-masing ambang). Dan bagaimana kita menentukan ambang batas optimal untuk klasifikasi SVM ini?

27 machine-learning  svm 

Ada banyak posting di SE ini yang membahas pendekatan yang kuat untuk analisis komponen utama (PCA), tetapi saya tidak dapat menemukan penjelasan yang baik tentang mengapa PCA sensitif terhadap outlier di tempat pertama.

26 machine-learning  pca  outliers 

Saat ini saya sedang mempelajari kelas Inferensi Statistik di Coursera. Di salah satu tugas, pertanyaan berikut muncul. | Suppose you rolled the fair die twice. What is the probability of rolling the same number two times in a row? 1: 2/6 2: 1/36 3: 0 4: 1/6 Selection: 2 | …

26 probability  self-study  conditional-probability 

Premisnya adalah kutipan ini dari sketsa paket R betareg1 . Lebih jauh lagi, model ini berbagi beberapa sifat (seperti prediktor linier, fungsi tautan, parameter dispersi) dengan model linier umum (GLMs; McCullagh dan Nelder 1989), tetapi ini bukan kasus khusus dari kerangka kerja ini (bahkan untuk dispersi tetap ) Jawaban ini …

26 generalized-linear-model  beta-regression  dirichlet-regression 

Maaf jika ini telah dijawab di tempat lain, saya belum dapat menemukannya. Saya bertanya-tanya mengapa kita mengambil akar kuadrat , khususnya, varian untuk membuat standar deviasi? Ada apa dengan mengambil akar kuadrat yang menghasilkan nilai yang berguna?

26 variance  standard-deviation 

Latar Belakang dan Contoh Empiris Saya punya dua studi; Saya menjalankan percobaan (Studi 1) dan kemudian mereplikasi (Studi 2). Dalam Studi 1, saya menemukan interaksi antara dua variabel; dalam Studi 2, interaksi ini berada dalam arah yang sama tetapi tidak signifikan. Berikut ini adalah ringkasan untuk model Studi 1: Coefficients: …

26 bayesian 

Saya baca di sini sebagai berikut: Output Sigmoid tidak berpusat nol . Ini tidak diinginkan karena neuron dalam lapisan pemrosesan berikutnya dalam Jaringan Saraf Tiruan (lebih lanjut tentang ini segera) akan menerima data yang tidak berpusat nol. Ini memiliki implikasi pada dinamika selama gradient descent, karena jika data yang masuk …

26 neural-networks  deep-learning  backpropagation 

Ini mungkin pertanyaan konyol, tetapi apakah teori probabilitas mempelajari fungsi-fungsi yang mengintegrasikan / menjumlahkan satu? EDIT. Saya lupa non-negatif. Jadi, apakah teori probabilitas mempelajari fungsi - fungsi non-negatif yang mengintegrasikan / menjumlahkan satu?

26 probability  mathematical-statistics  measure-theory 

Saya cukup baru dalam statistik Bayesian dan saya menemukan ukuran korelasi yang diperbaiki, SparCC , yang menggunakan proses Dirichlet di bagian belakang algoritme itu. Saya telah mencoba untuk menelusuri algoritma langkah demi langkah untuk benar-benar memahami apa yang terjadi tetapi saya tidak yakin persis apa yang dilakukan oleh alphaparameter vektor …

26 distributions  bayesian  dirichlet-distribution