PRZEDMOWA: Nie dbam o zalety zastosowania odcięcia lub nie, ani o to, jak należy wybrać odcięcie. Moje pytanie jest czysto matematyczne i wynika z ciekawości. Regresja logistyczna modeluje prawdopodobieństwo warunkowe tylne klasy A w porównaniu z klasą B i pasuje do hiperpłaszczyzny, w której...
Jestem raczej nowy w dziedzinie procesów gaussowskich i ich zastosowania w uczeniu maszynowym. Czytam i słyszę o funkcjach kowariancji będących główną atrakcją tych metod. Czy ktoś mógłby zatem w intuicyjny sposób wyjaśnić, co dzieje się w tych funkcjach kowariancji? W przeciwnym razie możesz...
Podczas inicjowania wag połączeń w sieci neuronowej ze sprzężeniem zwrotnym ważne jest, aby inicjować je losowo, aby uniknąć symetrii, których algorytm uczenia się nie byłby w stanie złamać. Zalecenie, które widziałem w różnych miejscach (np. W samouczku MNIST firmy TensorFlow ), to stosowanie...
Stroiłem model przy użyciu caret, ale potem ponownie uruchomiłem model przy użyciu gbmpakietu. Rozumiem, że caretpakiet używa gbmi wynik powinien być taki sam. Jednak tylko szybki test przy użyciu data(iris)wykazuje rozbieżność w modelu około 5% przy użyciu RMSE i R ^ 2 jako metryki oceny. Chcę...
Biorąc pod uwagę dwie zmienne losowe i \ eta , możemy obliczyć ich „współczynnik korelacji” c i utworzyć linię najlepszego dopasowania między tymi dwiema zmiennymi losowymi. Moje pytanie brzmi: dlaczego?η cξξ\xiηη\etadocc 1) Istnieją zmienne losowe, ξξ\xi i ηη\eta które są zależne w najgorszy...
Zaraz kończę moje wyróżnienia w statystyce i naprawdę chcę zrobić doktorat, ponieważ uważam, że statystyki matematyczne są niezwykle interesujące. Obszary badań, w których najbardziej chcę zrobić doktorat, to procesy stochastyczne i szeregi czasowe. Jednak po doktoracie chcę także kontynuować...
Moim zdaniem skorelowane dane wejściowe muszą prowadzić do nadmiernego dopasowania w sieciach neuronowych, ponieważ sieć uczy się korelacji, np. Szumu w danych. Czy to jest
W książce Bishopa o uczeniu maszynowym omawia problem dopasowania krzywej funkcji wielomianu do zestawu punktów danych. Niech M będzie rzędem dopasowanego wielomianu. Tak to stwierdza Widzimy, że wraz ze wzrostem M wielkość współczynników zwykle rośnie. W szczególności dla wielomianu M = 9...
Moje pytanie pochodzi z następującego faktu. Czytam posty, blogi, wykłady oraz książki na temat uczenia maszynowego. Mam wrażenie, że praktycy uczenia maszynowego wydają się być obojętni na wiele rzeczy, którymi interesują się statystyki / ekonometria. W szczególności praktycy uczenia maszynowego...
Jestem nowy w badaniach Bayesian Statistics. Słyszałem od badaczy, że badacze bayesowscy lepiej wdrażają MCMC samodzielnie, niż używając narzędzi takich jak JAGS / Stan. Czy mogę zapytać, jaka jest korzyść z samodzielnego wdrażania algorytmu MCMC (w „niezbyt szybkich” językach, takich jak R), z...
Na tej stronie głównej AP Zmienne losowe a zmienne algebraiczne autor Peter Flanagan-Hyde rozróżnia zmienne algebraiczne i losowe. Po części mówi , ale X + X ≠ 2 Xx + x = 2 xx+x=2xx + x = 2xX+ X≠ 2 XX+X≠2XX + X \neq 2X - w rzeczywistości jest to podtytuł artykułu. Jaka jest podstawowa...
Tło: Staram się śledzić ocenę Princeton dotyczącą oszacowania MLE dla GLM . I zrozumieć podstawy szacowania MLE: likelihood, score, obserwowane i oczekiwane Fisher informationi Fisher scoringtechnika. I wiem, jak uzasadnić prostą regresję liniową estymacją MLE . Pytanie: Nie rozumiem nawet...
Te dwa wyrażenia bardzo mnie pomieszały, kiedy uczyłem się statystyki. Wydaje mi się, że są to zupełnie różne rzeczy. Losowa próbka jest losowo pobrać próbkę z populacji, podczas gdy zmienna losowa jest jak funkcja, która odwzorowuje zbiór wszystkich możliwych wyników eksperymentu do liczby...
Przeczytałem kilka artykułów na temat ręcznego tworzenia obrazów w celu „oszukania” sieci neuronowej (patrz poniżej). Czy to dlatego, że sieci modelują tylko prawdopodobieństwo warunkowe ? Jeśli sieć może modelować wspólne prawdopodobieństwo , czy takie przypadki nadal występują?p ( y , x )p (...
Jestem odpowiedzialny za prezentowanie wyników testów A / B (przeprowadzanych na różnych stronach internetowych) w mojej firmie. Test przeprowadzamy przez miesiąc, a następnie sprawdzamy wartości p w regularnych odstępach czasu, aż osiągniemy istotność (lub porzucimy, jeśli istotność nie zostanie...
nazwa operatora {diag}}\newcommand{\diag}{\operatorname{diag}} Mamy problem: minw∈Rd(1n∑i=1n(⟨w,xi⟩−yi)2+2λ||w||1),minw∈Rd(1n∑i=1n(⟨w,xi⟩−yi)2+2λ||w||1),\min_{w\in\mathbb{R}^{d}}\left( \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \left( \langle w,x_{i}\rangle-y_{i} \right)^{2} +2\lambda||w||_1\right), przy...
W specyficznym problemie, z którym pracuję (konkurs) mam następujące ustawienie: 21 funkcji (numerycznie na [0,1]) i wyjście binarne. Mam około 100 K. wierszy. Ustawienie wydaje się być bardzo głośne. Ja i inni uczestnicy stosujemy generowanie funkcji przez jakiś czas, a osadzanie t-rozproszonego...
Próbuję zrozumieć, czy dyskretna transformata Fouriera daje taką samą reprezentację krzywej jak regresja z wykorzystaniem zasady Fouriera. Na przykład, library(fda) Y=daily$tempav[,1] ## my data length(Y) ## =365 ## create Fourier basis and estimate the
Chcę obliczyć AICc modelu regresji grzbietu. Problemem jest liczba parametrów. W przypadku regresji liniowej większość osób sugeruje, że liczba parametrów jest równa liczbie szacowanych współczynników plus sigma (wariancja błędu). Jeśli chodzi o regresję grzbietu, czytam, że ślad macierzy...
Buduję modele ARIMA dla niektórych danych wiatru / fal. Buduję osobny model dla każdej zmiennej. Dwie zmienne, które muszę modelować, to kierunek fali i wiatru. Wartości podano w stopniach (0–360 °). Czy jest możliwe modelowanie tego typu danych, gdy przedział wartości jest okrągły? Jeśli nie, to...