Czytałem artykuł z normalizacji wsadowej (BN) (1) i nie rozumiałem potrzeby używania średnich ruchomych do śledzenia dokładności modelu, a nawet jeśli zaakceptowałem, że było to właściwe, nie rozumiem co dokładnie robią. W moim rozumieniu (co się mylę) w dokumencie wspomniano, że wykorzystuje on...
Tło: Tak, Restricted Boltzmann Machine (RBM) MOŻE być użyty do zainicjowania obciążeń sieci neuronowej. MOŻE być również użyty w sposób „warstwa po warstwie” do zbudowania głębokiej sieci przekonań (to znaczy do trenowania tej warstwy na szczycie -tej warstwy, a następnie do trenowania warstwa na...
Czytałem ostatnio kilka pytań na temat t-SNE ( t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding ), a także odwiedziłem kilka pytań na temat MDS ( skalowanie wielowymiarowe ). Często stosuje się je analogicznie, więc wydaje się, że dobrym pomysłem jest sprawienie, by pytanie zawierało wiele pytań...
Opierając się na małej wiedzy, którą mam na temat metod MCMC (łańcuch Markowa Monte Carlo), rozumiem, że pobieranie próbek jest kluczową częścią wyżej wspomnianej techniki. Najczęściej stosowanymi metodami próbkowania są Hamiltonian i Metropolis. Czy istnieje sposób wykorzystania uczenia...
Czytałem o walidacji k-fold i chcę się upewnić, że rozumiem, jak to działa. Wiem, że w przypadku metody wstrzymania dane są podzielone na trzy zestawy, a zestaw testowy jest używany tylko na samym końcu do oceny wydajności modelu, podczas gdy zestaw sprawdzania poprawności służy do dostrajania...
Czy w statystyce niezależne i losowe opisują te same cechy? Jaka jest różnica między nimi? Często spotykamy się z opisem takim jak „dwie niezależne zmienne losowe” lub „losowe próbkowanie”. Zastanawiam się, jaka jest dokładnie różnica między nimi. Czy ktoś może to wyjaśnić i podać kilka przykładów?...
Wiele plików PDF ma zakres od minus do dodatniej nieskończoności, ale niektóre środki są zdefiniowane, a niektóre nie. Jaka wspólna cecha sprawia, że niektóre są
Jaki jest najbardziej poprawny pod względem teoretycznym / informacyjnym sposób obliczenia entropii obrazu? W tej chwili nie dbam o wydajność obliczeniową - chcę, aby teoretycznie była jak najbardziej poprawna. Zacznijmy od obrazu w skali szarości. Jednym intuicyjnym podejściem jest rozważenie...
Czy coś nie rozumiem? To jest mój kod za pomocą sklearn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn import decomposition from sklearn import datasets from sklearn.preprocessing import StandardScaler pca =
Krótka wersja: Wiemy, że regresję logistyczną i regresję probitową można interpretować jako obejmującą ciągłą zmienną ukrytą, która jest dyskretyzowana według pewnego ustalonego progu przed obserwacją. Czy dostępna jest podobna interpretacja zmiennej ukrytej dla, powiedzmy, regresji Poissona? Co...
Uczę się o funkcji empirycznej kumulatywnej dystrybucji. Ale nadal nie rozumiem Dlaczego nazywa się to „empirycznym”? Czy jest jakaś różnica między Empirical CDF a
Za pomocą następującego zestawu danych chciałem sprawdzić, czy odpowiedź (efekt) zmienia się w odniesieniu do witryn, sezonu, czasu trwania i ich interakcji. Niektóre internetowe fora poświęcone statystykom sugerowały, żebym kontynuował liniowe modele z efektami mieszanymi, ale problem polega na...
Powiedzmy, że mam model, który daje mi prognozowane wartości. Obliczam RMSE tych wartości. A potem odchylenie standardowe wartości rzeczywistych. Czy ma sens porównywanie tych dwóch wartości (wariancji)? Myślę, że jeśli RMSE i odchylenie standardowe są podobne / takie same, błąd / wariancja...
Eksperymentuję trochę autoencoderów, a dzięki tensorflow stworzyłem model, który próbuje zrekonstruować zestaw danych MNIST. Moja sieć jest bardzo prosta: X, e1, e2, d1, Y, gdzie e1 i e2 są warstwami kodującymi, d2 i Y są warstwami dekodującymi (a Y jest zrekonstruowanym wyjściem). X ma 784...
Właśnie przeprowadziłem analizę moich danych przy użyciu regresji logistycznej, ale w raporcie muszę też mieć opisową część dotyczącą statystyki. Naprawdę nie rozumiem w tym sensu i miałem nadzieję, że ktoś może wyjaśnić, dlaczego jest to konieczne. Na przykład, jeśli wykreślę histogram jednej z...
Chciałbym wiedzieć, czy są jakieś / jakieś zalety stosowania próbkowania warstwowego zamiast próbkowania losowego, podczas dzielenia oryginalnego zestawu danych na zestaw szkoleniowy i testowy do klasyfikacji. Ponadto, czy próbkowanie warstwowe wprowadza więcej uprzedzeń do klasyfikatora niż...
Moje pytanie wyrosło z dyskusji z @whuber w komentarzach do innego pytania . W szczególności komentarz @whuber był następujący: Jednym z powodów, dla których może cię zaskoczyć, jest to, że założenia leżące u podstaw testu korelacji i testu nachylenia regresji są różne - więc nawet jeśli...
Zastanawiałem się, czy możliwe jest wygenerowanie skorelowanych losowych zmiennych dwumianowych po zastosowaniu transformacji liniowej? Poniżej wypróbowałem coś prostego w R i daje to pewną korelację. Ale zastanawiałem się, czy istnieje jakiś zasadny sposób, aby to zrobić? X1 = rbinom(1e4, 6, .5)...
Na konferencji usłyszałem następujące oświadczenie: 100 pomiarów dla 5 osób dostarcza znacznie mniej informacji niż 5 pomiarów dla 100 osób. To trochę oczywiste, że to prawda, ale zastanawiałem się, jak można to udowodnić matematycznie ... Myślę, że można zastosować liniowy model mieszany....
Spójrz: możesz dokładnie zobaczyć, gdzie kończą się dane treningowe. Dane treningowe wynoszą od do .1- 1-1-1111 Użyłem Keras i gęstej sieci 1-100-100-2 z aktywacją tanh. Obliczam wynik z dwóch wartości, p i q jako p / q. W ten sposób mogę uzyskać dowolny rozmiar liczby, używając tylko wartości...