Odnoszę wrażenie, że gdy ludzie odnoszą się do sieci „głębokiego przekonania”, że jest to w zasadzie sieć neuronowa, ale bardzo duża. Czy jest to poprawne, czy też sieć głębokich przekonań sugeruje również, że sam algorytm jest inny (tj. Nie ma sieci neuronowej ze sprzężeniem zwrotnym, ale może coś...
W przypadku niektórych testów Ristnieje dolna granica obliczeń wartości p . Nie jestem pewien, dlaczego jest to ta liczba, jeśli istnieje ku temu dobry powód lub jest to po prostu arbitralne. Wiele innych pakietów statystyk po prostu trafia , więc jest to o wiele wyższy poziom precyzji. Ale nie...
Czy jest jakiś konkretny cel pod względem wydajności lub funkcjonalności, dlaczego algorytm k-średnich nie wykorzystuje na przykład podobieństwa (dis) cosinusa jako metryki odległości, a może jedynie stosować normę euklidesową? Zasadniczo, czy metoda K-oznacza jest zgodna i poprawna, gdy rozważa...
Co decyduje o wyborze funkcji (Softmax vs Sigmoid) w klasyfikatorze logistycznym? Załóżmy, że istnieją 4 klasy wyjściowe. Każda z powyższych funkcji podaje prawdopodobieństwo, że każda klasa będzie poprawnym wyjściem. Który wziąć do
Czy możliwe jest równanie regresji (wielokrotnej) z dwiema lub więcej zmiennymi zależnymi? Jasne, możesz uruchomić dwa oddzielne równania regresji, po jednym dla każdego DV, ale to nie wydaje się, że uchwyciłoby to jakąkolwiek zależność między dwoma
W literaturze na temat modeli hierarchicznych / wielopoziomowych często czytałem o „modelach zagnieżdżonych” i „modelach nie zagnieżdżonych”, ale co to oznacza? Czy ktoś mógłby podać mi kilka przykładów lub powiedzieć o matematycznych implikacjach tego
Gdy próbujesz dopasować modele do dużego zestawu danych, powszechną wskazówką jest podzielenie danych na trzy części: szkolenie, sprawdzanie poprawności i testowanie zestawu danych. Wynika to z faktu, że modele zwykle mają trzy „poziomy” parametrów: pierwszy „parametr” to klasa modelu (np. SVM,...
Sezon wakacyjny dał mi możliwość zwinięcia się przy kominku dzięki elementom statystycznego uczenia się . Z perspektywy (częstej) ekonometrii mam problem z uchwyceniem zastosowania metod skurczu, takich jak regresja grzbietu, lasso i regresja najmniejszego kąta (LAR). Zazwyczaj interesują mnie same...
Jestem raczej ewangelistyczny, jeśli chodzi o wykorzystanie współczynników prawdopodobieństwa do przedstawienia obiektywnych dowodów przemawiających za danym zjawiskiem. Jednak ostatnio dowiedziałem się, że czynnik Bayesa pełni podobną funkcję w kontekście metod bayesowskich (tj. Uprzedni...
Rozumiem, że przeor Jeffreys jest niezmienny podczas ponownej parametryzacji. Jednak nie rozumiem, dlaczego ta właściwość jest pożądana. Dlaczego nie miałbyś chcieć zmiany przed zmianą przy zmianie
Widzę, że wiele algorytmów uczenia maszynowego działa lepiej przy średnim anulowaniu i wyrównaniu kowariancji. Na przykład sieci neuronowe mają tendencję do szybszego konwergencji, a K-Means zazwyczaj zapewnia lepszą klastrowanie z wstępnie przetworzonymi funkcjami. Nie widzę intuicji za tymi...
Mam zamiar przedstawić standardową tabelę normalną w mojej klasie wprowadzającej i zastanawiam się: kto stworzył pierwszą standardową tabelę normalną? Jak to zrobili, zanim pojawiły się komputery? Drżę na myśl o kimś brutalnym, który ręcznie oblicza tysiąc sum
Tytuł komentarza w Nature Scientists przeciwko statystycznej istotności zaczyna się od: Valentin Amrhein, Sander Greenland, Blake McShane i ponad 800 sygnatariuszy wzywają do zlikwidowania wysuwanych roszczeń i odrzucenia możliwie kluczowych efektów. a później zawiera takie stwierdzenia...
Hierarchiczne grupowanie może być reprezentowane przez dendrogram. Cięcie dendrogramu na pewnym poziomie daje zestaw klastrów. Cięcie na innym poziomie daje kolejny zestaw klastrów. Jak wybrałbyś miejsce cięcia dendrogramu? Czy istnieje coś, co moglibyśmy uznać za optymalny punkt? Jeśli patrzę na...
W jaki sposób (sposoby?) Istnieje wizualne wyjaśnienie, czym jest ANOVA? Wszelkie referencje, linki (pakiety R)? Będą mile widziane.
Z tego, co wiem, użycie lasso do wyboru zmiennych rozwiązuje problem skorelowanych danych wejściowych. Ponadto, ponieważ jest równoważny regresji metodą najmniejszego kąta, nie jest powolny obliczeniowo. Jednak wiele osób (na przykład osoby, które znam, które wykonują biot statystykę) nadal wydaje...
W innych kontekstach ortogonalny oznacza „pod kątem prostym” lub „prostopadłym”. Co oznacza ortogonalny w kontekście statystycznym? Dziękuję za wszelkie
Załóżmy, że mamy kogoś, kto buduje model predykcyjny, ale ten ktoś niekoniecznie jest dobrze obeznany z właściwymi zasadami statystyki lub uczenia maszynowego. Może pomagamy tej osobie w trakcie nauki, a może ta osoba korzysta z pakietu oprogramowania, który wymaga minimalnej wiedzy. Teraz ta...
Stworzyłem uogólnione modele dodatków do wylesiania. Aby uwzględnić autokorelację przestrzenną, uwzględniłem szerokość i długość geograficzną jako wygładzony termin interakcji (tj. S (x, y)). Oparłem to na przeczytaniu wielu artykułów, w których autorzy mówią: „aby uwzględnić przestrzenną...
Próbuję użyć modelu LASSO do prognozowania i muszę oszacować standardowe błędy. Z pewnością ktoś już napisał paczkę, aby to zrobić. Ale o ile widzę, żaden z pakietów w CRAN, który wykonuje prognozy za pomocą LASSO, nie zwróci standardowych błędów dla tych prognoz. Więc moje pytanie brzmi: czy jest...