İstatistikler ve Büyük Veri

10. sınıftayım ve makine öğrenimi science fair projesi için veri simülasyonu yapmak istiyorum. Son model hasta verileri üzerinde kullanılacak ve haftanın belirli zamanları arasındaki korelasyonu ve bunun tek bir hastanın verileri içindeki ilaç uyumu üzerindeki etkisini öngörecektir. Bağlılık değerleri ikili olacaktır (0 ilacı almadığı, 1 anlamına geldiği anlamına gelir). Haftanın …

18 machine-learning  statistical-significance  t-test  python  simulation 

Standart sapma sınırsız büyürse normal dağılım belirli bir dağılıma yaklaşır mı? bana öyle geliyor ki pdf tarafından verilen sınırlarla düzgün bir dağılım gibi görünmeye başlıyor . Bu doğru mu?[−2σ,2σ][−2σ,2σ][-2 \sigma, 2 \sigma]

18 normal-distribution  convergence 

Bir ikili sonuç değişkeni {0,1} ve bir tahmin değişkeni {0,1} var. Düşüncelerim, diğer değişkenleri dahil etmediğim ve olasılık oranını hesaplamadığım sürece lojistik yapmanın mantıklı olmadığıdır. Bir ikili öngörücü ile olasılık oranının olasılık oranına karşı hesaplanması yeterli olmaz mı?

18 r  regression  probability  logistic  odds-ratio 

Bayes formülünde: P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a) = \frac{P(a|x) P(x)}{P(a)} arka olasılık 1'i aşabilir mi?P(x|a)P(x|a)P(x|a) Örneğin, ve ve . Ama bundan emin değilim, çünkü bir olasılığın birden fazla olması ne anlama gelir?0&lt;P(a)&lt;10&lt;P(a)&lt;10 < P(a) < 1P(a)&lt;P(x)&lt;1P(a)&lt;P(x)&lt;1P(a) < P(x) < 1P(a)/P(x)&lt;P(a|x)&lt;1P(a)/P(x)&lt;P(a|x)&lt;1P(a)/P(x) < P(a|x) < 1

18 probability  bayesian  conditional-probability 

"Önyargı" kelimesi ne zaman ?E[θ^−θ]E[θ^−θ]\mathbb{E}[\hat{\theta}-\theta] Şu anda bunu düşünmemizin nedeni, Olasılık Teorisi metninde Jaynes'i hatırlıyorum, bu formülü tanımlamak için kullanılan "önyargı" kelimesinin kullanımını eleştiren ve bir alternatif önermem. Jaynes'in Olasılık Teorisi bölüm 17.2 "Tarafsız Tahminciler:" Ortodokslar neden bu kadar abartılı bir önyargıya sahipler? Ana nedenin, basitçe kendi yaptıkları bir psikosemantik …

18 terminology  bias  history 

Bir matrisin "sütun sayısını" belirtmek için tek bir İngilizce kelime var mı? Örneğin, matrisinin "boyutluluğu" . Bu örnekte için bir terime ihtiyacım var . Her zaman sadece "sütun sayısı" diyebilirim, ama bunun için tek bir kelimem olabilir mi?2 × 3 32 × 32x32\times 32 × 32x32\times 3333

18 terminology  matrix 

Zaten veri seçimi tarafından (ağırlıklı olarak) önyargılı verilerle bir Makine Öğrenimi projesi üzerinde çalışıyorum. Bir dizi sabit kodlu kuralınız olduğunu varsayalım. Kullanabileceği tüm veriler zaten bu kurallara göre filtrelenmiş veriler olduğunda, bunun yerine bir makine öğrenme modeli nasıl oluşturulur? Her şeyi açıklığa kavuşturmak için en iyi örnek Kredi Riski Değerlendirmesi …

18 machine-learning  classification  data-mining  bias  extrapolation 

En yaygın evrişimli sinir ağları, çıktı özelliklerinin boyutlarını azaltmak için havuz katmanları içerir. Neden aynı şeyi kıvrımlı katmanın adımını artırarak elde edemedim? Havuz katmanını gerekli kılan nedir?

18 deep-learning  conv-neural-network  pooling 

İstatistik ve olasılık teorisinde log-olasılık olasılığını (ve belki de daha genel olarak log-olasılığını) daha derin bir düzeyde anlamaya çalışıyorum. Log olasılıkları her yerde ortaya çıkıyor: genellikle analiz için log-olasılık ile çalışıyoruz (örneğin maksimizasyon için), Fisher bilgisi log-olasılığın ikinci türevi olarak tanımlanır, entropi beklenen bir log-olasılıktır , Kullback-Liebler ıraksaması log olasılıklarını …

18 probability  bayesian  likelihood  log-likelihood 

Burada 0 ile 10 arasında değerleri ile her giriş ile ilişkili bağımlı bir derecelendirme ile 11 sayısal bağımsız değişkenlerden oluşan şarap verileri var . Bu, değişkenler ile ilişkili arasındaki ilişkiyi araştırmak için bir regresyon modeli kullanmak için harika bir veri kümesi yapar değerlendirme. Bununla birlikte, doğrusal regresyon uygun olur mu, …

18 r  regression  logistic  ordered-logit 

Lisansüstü okuldaki fizik profesörlerim ve Noble ödüllü Feynman, harmonik osilatör, sarkaç, topaç ve kara kutu gibi fizikteki temel kavramları ve yöntemleri göstermek için her zaman oyuncak modelleri dediklerini sunacaklardı. Sinir ağlarının uygulanmasının altında yatan temel kavram ve yöntemleri göstermek için hangi oyuncak modelleri kullanılır? (Referanslar lütfen.) Bir oyuncak modeli ile, …

18 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

DeepMind'in Atari video oyunları için Deep Q-Learning ( burada ) makalesinde, eğitim sırasında keşif için epsilon açgözlü bir yöntem kullanıyorlar. Bu, eğitimde bir eylem seçildiğinde, en yüksek q değerine sahip eylem veya rastgele bir eylem olarak seçildiği anlamına gelir. Bu ikisi arasında seçim yapmak rastgele ve epsilon'un değerine dayalıdır ve …

18 machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  deep-rl 

Aşağıdaki ifadenin doğru olduğunu görmenin en kolay yolu nedir ? Diyelim ki Y 1 , … , Y n iid ∼ Exp ( 1 )Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y_1, \dots, Y_n \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Exp}(1) . ABS ∑ n i = 1 ( Y i - Y ( 1 ) ) ∼ Gama ( n - …

18 self-study  distributions  exponential  order-statistics  jacobian 

Eğer X,XX tam seviye olan, ters X , T , XXTXX^TX vardır ve en küçük kareler tahmin elde: β = ( X , T x ) - 1 x Yβ^=(XTX)−1XY\hat\beta = (X^TX)^{-1}XY ve Var ( β ) = σ 2 ( x , T x ) - 1Var(β^)=σ2(XTX)−1\operatorname{Var}(\hat\beta) = \sigma^2(X^TX)^{-1} …

18 regression  variance  least-squares 

Beta dağılımı iki parametre altında (veya burada ) görünür f ( x ) ∝ x α ( 1 - x ) βf(x)∝xα(1−x)β(1) f(x) \propto x^{\alpha} (1-x)^{\beta} \tag{1} ya da daha yaygın kullanılan f ( x ) ∝ x α - 1 ( 1 - x ) β - 1f(x)∝xα−1(1−x)β−1(2) f(x) …

18 distributions  references  beta-distribution  history  beta-binomial