İstatistikler ve Büyük Veri

Yoshua Bengio'nun derin öğrenme Kitabı'nı okuyordum ve sayfa 224'te yazıyor: Evrişimli ağlar, katmanlarından en az birinde genel matris çarpımı yerine evrişimi kullanan sinirsel ağlardır. bununla birlikte, "matris çarpımını evrişim ile nasıl değiştireceğimin" matematiksel olarak hassas bir şekilde% 100 emin değildim. Beni gerçekten ilgilendiren, 1D'deki giriş vektörleri için bunu tanımlamaktır ( …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  convolution 

Ben kullanıyorum kkk hoparlör sesleri küme kümeleme demektir. Bir ifadeyi kümelenmiş hoparlör verileriyle karşılaştırdığımda (Öklid mesafesine dayalı) ortalama bozulma elde ederim. Bu mesafe aralığında olabilir [0,∞][0,∞][0,\infty]. Bu mesafeyi [0,1][0,1][0,1] benzerlik skoruna dönüştürmek istiyorum . Lütfen bunu nasıl başarabileceğim konusunda bana yol gösterin.

13 clustering  k-means  distance  euclidean 

Kısmi bir F istatistiği nedir? Kısmi F testi ile aynı mı? Kısmi bir F istatistiğini ne zaman hesaplarsınız? Bunun regresyon modellerini karşılaştırmayla ilgili bir şey olduğunu varsayıyorum, ama bir şey takip etmiyorum (?)

13 regression  multiple-regression 

Olarak doğrusal regresyon Stratejileri Harrell (ikinci baskı) ile bir bölüm (S. 20.1.7) temel etkisi sağkalım biz (aşağıdaki örnekte olduğu yaş) ve tahmin etmek isteyen bir kovaryat arasındaki etkileşim de dahil olmak üzere Cox modelleri tartışılması ve orada ana etkisini tahmin etmek istemediğimiz değişken (aşağıdaki örnekte cinsiyet). Somut olarak: bir popülasyonda …

13 survival  cox-model  stratification 

Mükemmel İstatistiksel modellemeyi okuyarak : İki kültür (Breiman 2001) , geleneksel istatistiksel modeller (örneğin, doğrusal regresyon) ve makine öğrenme algoritmaları (örneğin, Torbalama, Rastgele Orman, Artırılmış ağaçlar ...) arasındaki tüm farkı ele geçirebiliriz. Breiman, veri modellerini (parametrik) eleştirir, çünkü gözlemlerin, İstatistikçi tarafından reçete edilen, Doğayı zayıf bir şekilde taklit edebilecek bilinen, …

13 machine-learning  data-mining  random-forest  boosting  bagging 

Zaman serisi analizi alanında uzun dönem varyans nasıl tanımlanır? Verilerde bir korelasyon yapısı olması durumunda kullanıldığını anlıyorum. Yani stokastik sürecimiz rastgele değişkenler içeren ailesi değil, sadece aynı şekilde dağıtılmış mı?X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots Konsept ve tahmininde yer alan zorluklara giriş olarak standart bir referans alabilir miyim?

13 time-series  variance  references  kernel-smoothing  non-independent 

Not: Borel-Cantelli Lemma diyor ki ∑n=1∞P(An)<∞⇒P(limsupAn)=0∑n=1∞P(An)<∞⇒P(limsupAn)=0\sum_{n=1}^\infty P(A_n) \lt \infty \Rightarrow P(\lim\sup A_n)=0 ∑n=1∞P(An)=∞ and An's are independent⇒P(limsupAn)=1∑n=1∞P(An)=∞ and An's are independent⇒P(limsupAn)=1\sum_{n=1}^\infty P(A_n) =\infty \textrm{ and } A_n\textrm{'s are independent} \Rightarrow P(\lim\sup A_n)=1 Sonra, Eğer∑n=1∞P(AnAcn+1)<∞∑n=1∞P(AnAn+1c)<∞\sum_{n=1}^\infty P(A_nA_{n+1}^c )\lt \infty Borel-Cantelli Lemma kullanarak Bunu göstermek istiyorum ilk olarak, limn→∞P(An)limn→∞P(An)\lim_{n\to \infty}P(A_n) var ve ikinci …

13 probability  self-study  stochastic-processes  probability-inequalities 

Gauss'luların toplamının Gausslu olduğunu biliyorum. Peki, Gauss'ların bir karışımı nasıl farklı? Yani, Gauss'ların bir karışımı sadece Gauss'ların bir toplamıdır (her Gauss'un ilgili karıştırma katsayısı ile çarpıldığı yerde) değil mi?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

Ağ gecikmesinin dağılımını analiz ediyorum. Ortalama yükleme süresi (U) 0,5 saniyedir. Ortalama indirme (D) süresi 2 saniyedir. Bununla birlikte, ortanca toplam süre (her veri noktası için T = U + D) 4s'dir. Toplamın medyanının, eklemelerin medyanlarının toplamından çok daha büyük olduğunu bilerek hangi sonuçlar çıkarılabilir? İstatistik merakından yeni çıkmışsa, bu …

13 random-variable  median  summations 

Bazı araştırmalar için Değişken Hatası modelinde bazı sözdizim verileri üzerinde çalışıyorum. Şu anda tek bir bağımsız değişkenim var ve bağımlı değişkenin gerçek değeri için varyansı bildiğimi varsayıyorum. Böylece, bu bilgilerle, bağımlı değişkenin katsayısı için tarafsız bir tahminci elde edebilirim. Model: y=0,5x-10+e2x~= x + e1x~=x+e1\tilde{x} = x + e_1 y= 0,5 …

13 regression  matlab  unbiased-estimator  errors-in-variables 

modelinde y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ{y} = X \beta + \epsilon, ββ\beta normal denklemini ： kullanarak tahmin edebiliriz β^=(X′X)−1X′y,β^=(X′X)−1X′y,\hat{\beta} = (X'X)^{-1}X'y,ve alabilir y =x p .y^=Xβ^.y^=Xβ^.\hat{y} = X \hat{\beta}. Artıkların vektörü şu şekilde tahmin edilir: ϵ^=y−Xβ^=(I−X(X′X)−1X′)y=Qy=Q(Xβ+ϵ)=Qϵ,ϵ^=y−Xβ^=(I−X(X′X)−1X′)y=Qy=Q(Xβ+ϵ)=Qϵ,\hat{\epsilon} = y - X \hat{\beta} = (I - X (X'X)^{-1} X') y = Q y = Q (X …

13 regression  least-squares  inference 

Bunu daha önce sordum ve bir model parametresini neyin gizli bir değişken haline getirdiğini tanımlamakta gerçekten zorlanıyordum. Bu sitedeki bu konuyla ilgili çeşitli konulara bakıldığında, ana ayrım şöyle görünüyor: Gizli değişkenler gözlenmez ancak değişkenler ve parametreler de gözlendiğinden onlarla ilişkili bir olasılık dağılımına sahiptir ve onlarla ilişkili bir dağılımları yoktur …

13 bayesian  modeling  random-variable  latent-variable 

İstatistiklerde nispeten yeniyim ve bunu daha iyi anlamaya yardımcı olacağım. Benim alanımda formun yaygın olarak kullanılan bir modeli var: Pt=Po(Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha İnsanlar modeli verilere uyduğunda genellikle doğrusallaştırır ve aşağıdakilere uyarlar log(Pt)=log(Po)+αlog(Vt)+ϵlog⁡(Pt)=log⁡(Po)+αlog⁡(Vt)+ϵ\log(P_t) = \log(P_o) + \alpha \log(V_t) + \epsilon Bu tamam mı? Sinyaldeki gürültü nedeniyle gerçek modelin olması gerektiği bir …

13 modeling  model  error  curve-fitting  measurement-error 

Hem özellik seçiminin hem de boyutsallığın azaltılmasının orijinal özellik grubundaki özellik sayısını azaltmayı amaçladığını biliyorum. Her ikisinde de aynı şeyi yapıyorsak, ikisi arasındaki kesin fark nedir?

13 machine-learning  pca  feature-selection  dimensionality-reduction 

Kutu ve bıyık grafiklerini çok modlu dağıtım için veya yalnızca tek modlu dağıtım için de kullanabilir miyim?

13 distributions  data-visualization  boxplot