İstatistikler ve Büyük Veri

Stan ve kullanmayı öğrenmeye başladım rstan. JAGS / BUGS'un nasıl çalıştığı konusunda her zaman kafam karışmadıkça, çizilecek modeldeki her parametre için her zaman bir tür önceden dağıtım tanımlamanız gerektiğini düşündüm. Yine de Stan belgelerine dayanarak bunu yapmak zorunda değilsiniz gibi görünüyor. İşte burada verdikleri örnek bir model . data { …

15 mcmc  prior  jags  graphical-model  stan 

Sık sık kendim, "Ben bu değişken biliyorum gibi sorular sorarak bulmak yatıyor ve kitlesel yalanların en ve daha sonra bunu modellemek için kullanabilirsiniz hangi dağıtım 1. doğru sürekli düşer? "( 0 , 1 ) ( 0 , .20 )xxx( 0 , 1 )(0,1)(0,1)( 0 , .20 )(0,.20)(0,.20) Uygulamada, aynı az …

15 distributions  references 

Bir süredir karşılıklı bilgilerle çalıştım. Ancak, "mesafe korelasyonu" (Brownian korelasyonu olarak da adlandırılır) denilen dağıtım bağımsızlığını ölçmek için de kullanılabilecek "korelasyon dünyasında" çok yeni bir önlem buldum: http://en.wikipedia.org/wiki/Brownian_covariance . Bu tedbirin uygulandığı kağıtları kontrol ettim, ancak karşılıklı bilgilere herhangi bir gerekçe bulamadan. Yani, sorularım: Aynı sorunu çözüyorlar mı? Değilse, problemler …

15 correlation  mutual-information  distance-covariance 

Anlamadığım bir Mann-Whitney sıralama testinden sonuçlar aldım. İki popülasyonun medyanı aynıdır (6.9). Her nüfusun üst ve alt miktarları: 6.64 ve 7.2 6.60 ve 7.1 Bu popülasyonları karşılaştıran testten elde edilen p değeri 0.007'dir. Bu popülasyonlar nasıl önemli ölçüde farklı olabilir? Medyanla ilgili yayılma nedeniyle mi? 2'yi karşılaştıran bir kutu grafiği, …

15 nonparametric  median  ranks  wilcoxon-mann-whitney 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 8 ay önce kapalı . ROC altında bir paket hesaplama alanı bulmak kolaydır, ancak hassas geri çağırma eğrisinin altındaki alanı hesaplayan bir paket var mı?

15 r  precision-recall 

Let bir ki-kare dağıtılan rastgele değişken k serbestlik derecesine. Aşağıdaki olasılıklar için bilinen en keskin sınırlar nelerdir?X∼ χ2kX∼χk2X \sim \chi^2_kkkk P[X&gt;t]≤1−δ1(t,k)P[X&gt;t]≤1−δ1(t,k) \mathbb{P}[X > t] \leq 1 - \delta_1(t, k) ve P[X&lt;z]≤1−δ2(z,k)P[X&lt;z]≤1−δ2(z,k) \mathbb{P}[X < z] \leq 1 - \delta_2(z, k) burada ve δ 2 bazı işlevlerdir. İlgili makalelere işaretçiler takdir edilecektir.δ1δ1\delta_1δ2δ2\delta_2

15 probability  chi-squared 

İstatistiksel olarak sağlam olup olmadığını bilmek için kullandığım bir analiz yöntemi hakkında bir tavsiye istiyorum. İki nokta ölçüldü işleyen ve T 2 = t 2 1 , t 2 2 , . . . , T 2 m ve olaylar olmadığını belirlemek için isteyen T 1 bir şekilde olaylara ilişkilidir …

15 point-process  cross-correlation 

Bir şeyi kanıtlamak için oracle eşitsizliğini kullanan bir makaleden geçiyorum ama ne yapmaya çalıştığını bile anlayamıyorum. 'Oracle Eşitsizliği' hakkında çevrimiçi arama yaptığımda, bazı kaynaklar beni "Candes, Emmanuel J." Oracle eşitsizlikleri yoluyla modern istatistiksel tahmin "makalesine yönlendirdi. "burada bulunabilir https://statweb.stanford.edu/~candes/papers/NonlinearEstimation.pdf . Ama bu kitap benim için çok ağır görünüyor ve sanırım …

15 mathematical-statistics  estimation  probability-inequalities  inequality  oracle 

Optik karakter tanıma (OCR) projesi yapmak istiyorum. Biraz araştırma yaptıktan sonra ilginç görünen bir mimari ile karşılaştım: CNN + RNN + CTC. Kıvrık sinir ağları (CNN) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN) hakkında bilgi sahibiyim, ancak Bağlantıcı Geçici Sınıflandırma (CTC) nedir? Layman'ın terimleriyle bir açıklama istiyorum.

15 machine-learning  deep-learning  conv-neural-network  rnn 

Birisi bana en yakın komşuları kullanırken neden verileri normalleştirmeniz gerektiğini açıklayabilir mi? Bunu aramaya çalıştım, ama hala anlayamıyorum. Aşağıdaki bağlantıyı buldum: https://discuss.analyticsvidhya.com/t/why-it-is-necessary-to-normalize-in-knn/2715 Ancak bu açıklamada, özelliklerden birinde daha geniş bir aralığın neden tahminleri etkilediğini anlamıyorum.

15 k-nearest-neighbour 

Sıfır şişirilmiş dağılımları anlamak için uğraşıyorum. Onlar neler? Amaç ne? Eğer çok sıfırlı verilerim varsa, o zaman önce sıfır olasılığını hesaplamak için bir lojistik gerileme sığdırabilirim ve sonra tüm sıfırları kaldırabilirim ve sonra dağıtım seçimimi kullanarak düzenli bir gerileme sığdırabilirim (örneğin poisson). Sonra birisi bana "hey, sıfır şişirilmiş dağıtım kullan" …

15 zero-inflation 

Bir sinir ağının mini-toplu eğitiminde, önemli bir uygulamanın her çağdan önce eğitim verilerini karıştırmak olduğunu duydum. Birisi her çağdaki karışıklığın neden yardımcı olduğunu açıklayabilir mi? Google aramadan aşağıdaki yanıtları buldum: eğitimin hızla birleşmesine yardımcı olur eğitim sırasında herhangi bir önyargıyı önler modelin eğitimin sırasını öğrenmesini engeller Ancak, bu etkilerden herhangi …

15 neural-networks 

Moment Üreten Fonksiyon (MGF) nedir? Basit ve kolay bir örnekle birlikte layman'ın terimleriyle açıklayabilir misiniz? Lütfen resmi matematik notasyonlarını kullanarak mümkün olduğunca sınırlandırın.

15 moments  intuition  mgf 

Derin Öğrenme için Adam optimizer hakkında okuyordum ve Begnio, Goodfellow ve Courtville'in yeni Deep Learning kitabında şu cümle ile karşılaştım: Adam, başlangıç ​​noktasındaki başlangıçlarını hesaplamak için hem birinci dereceden momentlerin (momentum terimi) hem de (merkezsiz) ikinci dereceden momentlerin tahminlerine önyargı düzeltmeleri içerir. bu önyargı düzeltme terimlerini dahil etmenin temel nedeni, …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  conv-neural-network  adam 

Günlük olasılığını hesaplamak için aynı yöntemi kullanan iki modelimiz var ve biri için AIC diğerinden daha düşük. Bununla birlikte, düşük AIC'ye sahip olanı yorumlamak çok daha zordur. Zorluğu ortaya koymaya değip değmeyeceğine karar vermede sorun yaşıyoruz ve bunu AIC'deki yüzde farkını kullanarak değerlendirdik. İki AIC arasındaki farkın sadece% 0.7 olduğunu …

15 model-selection  aic