İstatistikler ve Büyük Veri

Bayes Derin Öğrenme nedir ve geleneksel Bayes istatistikleri ve geleneksel Derin Öğrenme ile ilişkisi nedir? Ana kavramlar ve matematik nelerdir? Sadece parametrik olmayan bayes istatistikleri diyebilir miyim? Seminal çalışmaları ve mevcut ana gelişmeleri ve uygulamaları nelerdir? PS: Bayesian Derin Öğrenme çok ilgi görüyor, bkz. NIPS çalıştayı.

13 bayesian  deep-learning 

Let Y1,Y2,Y3Y1,Y2,Y3Y_1,Y_2,Y_3 ve Y4Y4Y_4 be rasgele dört değişkenleri, bu E(Y1)=θ1−θ3; E(Y2)=θ1+θ2−θ3; E(Y3)=θ1−θ3; E(Y4)=θ1−θ2−θ3E(Y1)=θ1−θ3; E(Y2)=θ1+θ2−θ3; E(Y3)=θ1−θ3; E(Y4)=θ1−θ2−θ3E(Y_1)=\theta_1-\theta_3;\space\space E(Y_2)=\theta_1+\theta_2-\theta_3;\space\space E(Y_3)=\theta_1-\theta_3;\space\space E(Y_4)=\theta_1-\theta_2-\theta_3 , buradaθ1,θ2,θ3θ1,θ2,θ3\theta_1,\theta_2,\theta_3 bilinmeyen parametrelerdir. AyrıcaVar(Yi)=σ2Var(Yi)=σ2Var(Y_i)=\sigma^2 , olduğunu varsayalım .i=1,2,3,4.i=1,2,3,4.i=1,2,3,4. O zaman hangisi doğrudur? A. θ1,θ2,θ3θ1,θ2,θ3\theta_1,\theta_2,\theta_3 tahmin edilebilir. B. θ1+θ3θ1+θ3\theta_1+\theta_3 tahmin edilebilir. C. θ1−θ3θ1−θ3\theta_1-\theta_3 tahmin edilebilir ve θ1-θ3'ün12(Y1+Y3)12(Y1+Y3)\dfrac{1}{2}(Y_1+Y_3)en iyi doğrusal yansız tahminidir.θ1−θ3θ1−θ3\theta_1-\theta_3 …

13 self-study  estimation  inference 

Bir dağıtım var mı veya aşağıdaki resimde olduğu gibi başka bir dağıtımdan çalışabilir miyim (kötü çizimler için özür dilerim)? burada zirvenin olması gereken yer için bir sayı (örneklerde 0.2, 0.5 ve 0.9) ve işlevi daha geniş veya daha az geniş yapan standart bir sapma (sigma) veriyorum. Not: Verilen sayı 0,5 …

13 distributions  normal-distribution 

İki veya daha fazla sınıflandırma modelini karşılaştırmak için kullanılan yaygın bir önlem, ROC eğrisi (AUC) altındaki alanı, performanslarını dolaylı olarak değerlendirmenin bir yolu olarak kullanmaktır. Bu durumda, daha büyük bir AUC'ye sahip bir model genellikle daha küçük bir AUC'ye sahip bir modelden daha iyi performans olarak yorumlanır. Ancak, Vihinen, 2012'ye …

13 machine-learning  classification  roc  auc  model-evaluation 

Bir senaryo kullanıyorum. Çekirdek kayıtlar içindir. Belirli bir derinlikte (ilk sütunda) sütunlarda farklı elementel kompozisyonlar gösteren bir veri çerçevesi var. Onunla bir PCA yapmak istiyorum ve seçmem gereken standardizasyon yöntemi hakkında kafam karıştı. Sizden kimse kullandı clr()için verilerinizi hazırlamak için prcomp()? Yoksa çözümlerimi karıştırıyor mu? Öznitelik ölçeğini kullanmaya ek olarak …

13 r  pca  normalization  compositional-data 

Son zamanlarda, ekonomide birkaç makale okumak zorunda kaldım (çok aşina olmadığım bir alan). Fark ettiğim bir şey, tepki değişkeni ikili olsa bile, OLS kullanılarak takılan doğrusal regresyon modellerinin her yerde bulunabilmesidir. Benim sorum bu nedenle: İktisadi alanda doğrusal regresyon neden örneğin lojistik regresyona tercih edilir? Bu sadece yaygın bir uygulama …

13 regression  logistic  econometrics 

Bir finans kursundaki lognormal dağılımla ilgileniyoruz ve ders kitabım bunun doğru olduğunu söylüyor, matematik geçmişim çok güçlü olmadığı için sezgisel bulduğum ama sezgiyi istiyorum. Biri bana bunun neden böyle olduğunu gösterebilir mi?

13 distributions  expected-value  lognormal 

Douglas Bates, aşağıdaki modellerin "vektör değerli rasgele efektler için varyans-kovaryans matrisinin bileşik simetri adı verilen özel bir formu varsa" eşdeğer olduğunu belirtir ( bu sunumdaki slayt 91 ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y ~ factor + (1|group) + (1|group:factor), data) Özellikle Bates …

13 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Whuber'ın ilginç bir noktaya işaret ettiği büyük ölçekli regresyon ( bağlantı ) ile ilgili bu soruyu şu şekilde okuyordum : "Çalıştırdığınız neredeyse tüm istatistiksel testler o kadar güçlü olacak ki," önemli "bir etki tanımlayacağınızdan neredeyse emin olacaksınız. Anlamdan ziyade, etki büyüklüğü gibi istatistiksel önem üzerine çok daha fazla odaklanmalısınız." --- …

13 regression  statistical-significance 

"Olasılık üreten fonksiyon" ve "moment üreten fonksiyon" arasındaki iki terim arasında kafam karıştı. Bu terimler arasındaki farklar nelerdir?

13 probability  distributions  terminology  intuition  mgf 

Makine öğreniminin ne kadarının optimizasyon gerektirdiğini bilmek istedim. İstatistiklerden duyduğum kadarıyla, makine öğrenimi ile çalışan insanlar için önemli bir matematik konusudur. Benzer şekilde, makine öğrenimi ile çalışan birinin dışbükey veya dışbükey olmayan optimizasyon hakkında bilgi edinmesi ne kadar önemlidir?

13 machine-learning  optimization 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 2 yıl önce kapalı . Bu hat dataframe ilk 4 satır döndürür combinediçinfeature_a combined.iloc[0:4]["feature_a"] Beklendiği gibi, bu sonraki satır sütun için veri çerçevesinde 2., 4. …

13 python  pandas 

Böylesine temel bir soru sorsa bile kendimi aptal gibi hissediyorum ama işte gidiyor: ve ile ve değerlerini alabilen rastgele bir değişkenim varsa, o zaman örnek çizersem, alacağım binom dağılımı.XXX000111P(X=1)=pP(X=1)=pP(X=1) = pP(X=0)=1−pP(X=0)=1−pP(X=0) = 1-pnnn Dağılımın ortalaması μ=np=E(X)μ=np=E(X)\mu = np = E(X) Dağılımın varyansı σ2=np(1−p)σ2=np(1−p)\sigma^2 = np(1-p) Sorunum burada başlıyor: Varyans . …

13 variance  binomial 

İşverenim şu anda ofise karşı tutumlar hakkında şirket çapında bir anket yürütüyor, yani Duygu. Geçmişte, anketi işletmenin tüm alanlarına açtılar (10 çok farklı departman varsayalım) ve bunların içindeki tüm çalışanlar (şirket genelinde toplam 1000 çalışan var) Her departmandaki çalışan sayısı eşit değildir ve bir belirli bir departman muhtemelen kuruluşların toplam …

13 survey  survey-sampling 

ARCH modelinin özelliklerinden biri için , sabit iff burada ARCH modeli:E(X2t)&lt;∞E(Xt2)&lt;∞\mathbb{E}(X_t^2) < \infty{Xt}{Xt}\{X_t\}∑pi=1bi&lt;1∑i=1pbi&lt;1\sum_{i=1}^pb_i < 1 Xt=σtϵtXt=σtϵtX_t = \sigma_t\epsilon_t σ2t=b0+b1X2t−1+...bpX2t−pσt2=b0+b1Xt−12+...bpXt−p2\sigma_t^2 = b_0 + b_1X_{t-1}^2 + ... b_pX_{t-p}^2 ana fikri, bir AR (p) süreci olarak yazılabileceğini ve doğruysa, karakteristik polinomun tüm köklerinin ünitenin dışında olduğunu göstermektir. daire ve dolayısıyla sabittir. Daha sonra …

13 mathematical-statistics  stationarity  garch