İstatistikler ve Büyük Veri

Kapalı . Bu soru görüşe dayalı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Soruyu güncelleyin, böylece bu yayını düzenleyerek gerçekleri ve alıntıları yanıtlayabileceksiniz . 2 yıl önce kapandı . Genel olarak derin öğrenme ve sinir ağları ile ilgili temel problem. Eğitim verilerine uygun çözümler sonsuzdur. Sadece …

25 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning 

Avantajları nelerdir, neden biri yan yana yığılmış birden fazla LSTM'yi derin ağda kullanmalı? Bir giriş dizisini tek bir giriş olarak göstermek için bir LSTM kullanıyorum. Öyleyse bir kez bu tek temsilciliği elde ettiğimde neden tekrar geçeyim? Bunu soruyorum çünkü bunu bir doğal dil oluşturma programında gördüm.

25 classification  neural-networks  deep-learning  lstm  rnn 

İstatistiğimizin istatistiklerinin dağıtım fonksiyonundan çizilen verilerinin bir fonksiyonu olduğunu varsayıyoruz . Örneğimizin ampirik dağılım işlevi . Bu nedenle, , rastgele bir değişken olarak görülen istatistiktir ve , istatistiğin bootstrap sürümüdür. KS mesafesi olarak kullanıyoruzX, 1 , ... x n F F θ ( F ) θ ( F ) D …

25 probability  mathematical-statistics  bootstrap  asymptotics  consistency 

Doğrultulmuş doğrusal birimlerin (ReLU) aktivasyon fonksiyonları neden doğrusal değildir? f(x)=max(0,x)f(x)=max(0,x) f(x) = \max(0,x) Girdi pozitif olduğunda doğrusaldırlar ve derin ağların temsili gücünü açmak benim anlayışımdan doğrusal olmayan aktivasyonlar bir zorunluluktur, aksi takdirde tüm ağ tek bir katmanla temsil edilebilir.

25 neural-networks  deep-learning 

Laboratuvar değerleri de dahil olmak üzere yüksek boyutlu klinik verileri kullanarak öngörücü bir model geliştirmeye çalışıyorum. Veri alanı 5k örnek ve 200 değişken ile seyrek. Buradaki amaç, değişkenleri bir özellik seçim yöntemi (IG, RF vb.) Kullanarak sıralamak ve yordayıcı bir model geliştirmek için üst sıradaki özellikleri kullanmaktır. Özellik seçimi Naif …

25 machine-learning  missing-data 

Diyelim ki -boyutlu vektör parametresi ile bir Dirichlet dağılımımız var . Bu dağılımdan bir numuneyi ( boyutlu bir vektörü) nasıl çizebilirim ? Basit bir açıklamaya ihtiyacım var.KKKα⃗ =[α1,α2,...,αK]α→=[α1,α2,...,αK]\vec\alpha = [\alpha_1, \alpha_2,...,\alpha_K]KKK

25 sampling  dirichlet-distribution 

Bağımsız rastgele değişkenlerin fonksiyonlarının kendi başlarına bağımsız olduğu iddiası doğru mu? Bu sonucun, bazı örneklerde, örneğin örnek ortalama ile normal dağılımın örnek varyansı arasındaki bağımsızlığın kanıtı olarak, dolaylı olarak kullanıldığını gördüm, ancak bunun için gerekçe bulamadım. Görünüşe göre bazı yazarlar bunu olduğu gibi kabul ediyorlar ama bunun her zaman böyle …

25 probability  self-study  random-variable  independence 

Son zamanlarda makine öğrenimi görmeye başladım, ancak lojistik regresyonun ardındaki sezgiyi anlamadım . Aşağıda anladığım lojistik regresyon ile ilgili gerçekler var. Hipotezin temeli olarak sigmoid fonksiyonunu kullanıyoruz . O yüzden anlıyorum bir doğru seçim bu kadar ancak neden sadece anlamıyorum seçim. Hipotez, uygun çıkışın olması olasılığını temsil eder , bu …

25 regression  machine-learning  logistic 

Dolayısıyla, frekansçı olasılık ve istatistiksel analizin temellerini (ve ne kadar kötü kullanılabileceğini) iyi bir şekilde kavradığımı düşünüyorum. Sık sık dünyada, bu dağılımın bu dağılımdan farklı olduğu şeklinde bir soru sormak mantıklıdır, çünkü dağılımların gerçek, nesnel ve değişmez olduğu varsayılır (en azından belirli bir durum için) ve Bir numunenin, başka bir …

25 distributions  bayesian 

Bir dizi özelliğe sahip bir veri setim var. Bazıları ikilidir aktif veya ateşlenmiş, etkin değil veya hareketsiz) ve gerisi gerçek , örneğin .0 = 4564.342)( 1 =(1=(1=0 =0=0=4564.3424564.3424564.342 Bu verileri bir makine öğrenme algoritmasına beslemek istiyorum, bu yüzden tüm gerçek değerli özellikleri puanladım. Onları yaklaşık ila arasında buluyorum . Şimdi …

25 machine-learning  normalization  binary-data 

Tartışma: İkili sınıflandırma için bir roc eğrisinin nasıl üretileceğini , sanırım kargaşanın bir "ikili sınıflandırıcı" nın (2 sınıfı ayıran herhangi bir sınıflandırıcı olan) Yang için "ayrık sınıflandırıcı" olarak adlandırıldığı (bunun üreten olduğu) olduğunu düşünüyorum. kesikli çıkışlar bir SVM gibi 0/1 çıkışları ve ANN veya Bayes sınıflandırıcıları gibi sürekli çıkışlar değil …

25 cross-validation  roc  auc 

Bazı verilerim var ve bu verilerden bir model oluşturmak (doğrusal bir regresyon modeli demek) istiyorum. Bir sonraki adımda, modele Model Bir-Out-Out-Cross-Validation (LOOCV) uygulamak istiyorum; LOOCV'nin doğru olduğunu anladıysam, bu örnek dışındaki her örneği (eğitim seti) kullanarak, numunelerimin her biri için (test seti) yeni bir model oluşturdum. Daha sonra modeli test …

25 cross-validation 

satırları ve sütunlarıyla rastgele kare olmayan matrisler oluşturmalı, rasgele ortalama = 0 ile dağıtılmış elemanlar oluşturmalı ve her satırın uzunluğu (L2 normu) ve her sütunun uzunluğu kısıtlanmalı. . Eşdeğer olarak, her satır için kare değerlerin toplamı 1 ve her sütun için .C 1 √R,RRCCC111 RR,C--√RC\sqrt{\frac{R}{C}}R,CRC\frac{R}{C} Şimdiye kadar bunu başarmanın bir …

25 random-generation  normalization  markov-process  random-matrix 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 6 yıl önce kapandı . Bir matrisin sütun şeklinde normalleşmesini R'de yapmak istiyorum. Bir matris verildiğinde m, her bir sütunu sütunların toplamına bölerek her sütunu …

25 r  data-transformation  normalization  matrix 

Bir zaman serisine sahibim ve başlangıç, son ve sıklığı koruyarak bir zaman dizisi olarak tutarken alt kümesini belirlemek istiyorum. Örneğin, bir zaman serim olduğunu varsayalım: > qs <- ts(101:110, start=c(2009, 2), frequency=4) > qs Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 2009 101 102 103 2010 104 105 106 107 2011 108 109 …

25 r  time-series