İstatistikler ve Büyük Veri

(Bu soru esinlenmiştir Bu yorumun gelen Xi'an .) Bu da, önceki dağılım halinde olduğu bilinmektedir π( θ )π(θ)\pi(\theta) doğru ve olasılığıdır L ( θ | x )L(θ|x)L(\theta | x) , daha sonra arka dağılımı iyi tanımlanmış bir π( θ | x ) ∝ π( θ ) L ( θ | …

11 bayesian  prior  posterior 

Anladığım kadarıyla CNN'ler iki bölümden oluşuyor. Özellik çıkarmayı yapan ilk bölüm (döngü / havuz katmanları) ve özelliklerden sınıflandırma yapan ikinci bölüm (fc katmanları). Tam bağlı sinir ağları en iyi sınıflandırıcılar olmadığından (yani çoğu zaman SVM'ler ve RF'ler tarafından daha iyi performans gösterirler), CNN'ler neden bir SVM veya RF diyelim, FC …

11 neural-networks  svm  random-forest  conv-neural-network 

XXX bir Cauchy dağılımını takip ediyorsa Y=X¯=1n∑ni=1XiY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_ide tam olarak aynı dağılımı aşağıdakiXXX; bu konuyabakın. Bu mülkün adı var mı? Bunun doğru olduğu başka dağıtımlar var mı? DÜZENLE Bu soruyu sormanın başka bir yolu: izin XXX olasılık yoğunluk rastgele değişken f(x)f(x)f(x) . izin Y=1n∑ni=1XiY=1n∑i=1nXiY=\frac 1 …

11 distributions  expected-value  central-limit-theorem  cauchy 

İstatistik dersim bana sadece rastgele bir değişkenin sınırlı sayıda seçeneğe sahip olduğunu öğretti ... Bunu fark etmemiştim. Bir tamsayı gibi, sonsuz olabileceğini düşünürdüm. Google'ın üniversite derslerinden birkaçı da dahil olmak üzere birkaç web sayfasını ziyaret etmek ve kontrol etmek özellikle bunu doğrulayamadı; Ancak çoğu site ayrık rasgele değişkenler sayılabilir - …

11 random-variable  discrete-data 

RFID Etiketlerini okuma ve anten yapılandırmasını (anten sayısı, konum, vb.) Değiştirdiğinizde okuyucunun gördüğü sinyal gücünü karşılaştırmayı içeren bir proje üzerinde çalışıyorum. Projenin bir parçası olarak, hangilerinin en etkili olduğunu görmek için kurulumları karşılaştırmam gerekiyor. İdeal olarak, iki anten konumu arasında bir Eşleşmemiş t-Testi veya bir ANOVA (veya çoklu arasında MANOVA) …

11 data-transformation  linear-model  descriptive-statistics 

Önemli bir sonuçla ortaya çıkan doğrusal bir regresyon gerçekleştirdim, ancak dağılım grafiğini doğrusallık açısından kontrol ettiğimde verilerin doğrusal olduğundan emin değildim. Dağılım grafiğini incelemeden doğrusallığı test etmenin başka yolları var mı? Doğrusal regresyon, doğrusal olmasa önemli olabilir mi? [Dağılım grafiklerini içerecek şekilde düzenlendi]

11 regression 

Bir meslektaşım bir işlev vardır ve bizim için bir kara-kutu. Fonksiyon iki nesnenin benzerliğini ölçer .ssss(a,b)s(a,b)s(a,b) Biz biliyoruz emin bu özelliklere sahiptir:sss Benzerlik puanları, 0 ile 1 arasında, gerçek sayılardır. Yalnızca özdeş olan nesnelerin puanları 1'dir. Bu nedenle, , anlamına gelir ve bunun tersi de geçerlidir.s(a,b)=1s(a,b)=1s(a,b)=1a=ba=ba=b olduğu garanti edilir .s(a,b)=s(b,a)s(a,b)=s(b,a)s(a,b) …

11 kernel-trick  distance  similarities  rbf-kernel 

Skl kullanılarak oluşturulmuş rastgele bir orman regresyonum var ve rastgele tohumun farklı değerlere ayarlanmasına bağlı olarak farklı sonuçlar verdiğimi not ediyorum. Hangi tohumun en iyi çalıştığını belirlemek için LOOCV kullanırsam, bu geçerli bir yöntem midir?

11 cross-validation  random-forest 

Let olasılık yoğunluk fonksiyonu ile bağımsız ve özdeş dağıtılmış rastgele değişkenlerin bir dizisi; Bu ABSX1,X2,…X1,X2,…X_1,X_2,\ldotsf(x)={12x2e−x0if x>0;otherwise.f(x)={12x2e−xif x>0;0otherwise. f(x) = \left\{ \begin{array}{ll} \frac{1}{2}x^2 e^{-x} & \mbox{if $x>0$};\\ 0 & \mbox{otherwise}.\end{array} \right. limn→∞P[X1+X2+…+Xn≥3(n−n−−√)]≥12limn→∞P[X1+X2+…+Xn≥3(n−n)]≥12\lim_{n\to \infty} P[X_1+X_2+\ldots+X_n\ge 3(n-\sqrt{n})] \ge \frac{1}{2} Ne denedim İlk bakışta, soru alt sınırlı bir X_1 + X_2 + \ ldots …

11 probability  self-study 

Bayes tahmincileri seçim yanlılığından muaftır? Tahminleri, örneğin tüm genom dizisi verileri gibi yüksek boyutta tartışan çoğu makale sıklıkla seçim yanlılığı konusunu gündeme getirecektir. Seçim yanlılığı, binlerce potansiyel öngörücümüz olmasına rağmen, sadece birkaçının seçileceği ve seçilen birkaçında çıkarımın yapıldığı gerçeğinden kaynaklanmaktadır. Böylece işlem iki adımda gerçekleşir: (1) öngörücülerin bir alt kümesini …

11 bayesian  feature-selection  bias  unbiased-estimator  conjugate-prior 

Polinom regresyonunun güven aralığının şeklini kavramakta güçlük çekiyorum. Yapay bir örnek, . Soldaki şekil UPV'yi (ölçeklendirilmemiş tahmin varyansı) gösterir ve sağdaki grafik güven aralığını ve X = 1.5, X = 2 ve X = 3'teki (yapay) ölçülen noktaları gösterir.Y^= a + b ⋅ X+ c ⋅ X2Y^=bir+b⋅X+c⋅X2\hat{Y}=a+b\cdot X+c\cdot X^2 Temel …

11 regression  confidence-interval 

Let çekilen rasgele vektör . Bir örnek düşünün . Tanımlama ve . Let ve C: = \ mathrm {CoV} _ {\ mathbf {x} \ sim P} [\ mathbf {x}, \ mathbf {x}] .xx\mathbf{x}PPP{xi}ni=1∼i.i.d.P{xi}i=1n∼i.i.d.P\{ \mathbf{x}_i \}_{i=1}^n \stackrel{i.i.d.}{\sim} P Cı :=1x¯n:=1n∑ni=1xix¯n:=1n∑i=1nxi\bar{\mathbf{x}}_n := \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n \mathbf{x}_iC^:=1n∑ni=1(xi−x¯n)(xi−x¯n)⊤C^:=1n∑i=1n(xi−x¯n)(xi−x¯n)⊤\hat{C} := \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (\mathbf{x}_i - \bar{\mathbf{x}}_n) (\mathbf{x}_i …

11 normality-assumption  central-limit-theorem  asymptotics  quadratic-form 

Açıklamayı kanıtlamaya çalışıyorum: Eğer ve bağımsız bir rastgele değişkenler,X∼N(0,σ21)X∼N(0,σ12)X\sim\mathcal{N}(0,\sigma_1^2)Y∼N(0,σ22)Y∼N(0,σ22)Y\sim\mathcal{N}(0,\sigma_2^2) daha sonra de normal bir rasgele değişkendir.XYX2+Y2√XYX2+Y2\frac{XY}{\sqrt{X^2+Y^2}} (say) özel durumu için, ve bağımsız değişken olduğunda . Aslında, bağımsız değişkenlerdir.σ1=σ2=σσ1=σ2=σ\sigma_1=\sigma_2=\sigmaXYX2+Y2√∼N(0,σ24)XYX2+Y2∼N(0,σ24)\frac{XY}{\sqrt{X^2+Y^2}}\sim\mathcal{N}\left(0,\frac{\sigma^2}{4}\right)XXXYYYN(0,σ2)N(0,σ2)\mathcal{N}(0,\sigma^2)XYX2+Y2√,X2−Y22X2+Y2√XYX2+Y2,X2−Y22X2+Y2\frac{XY}{\sqrt{X^2+Y^2}},\frac{X^2-Y^2}{2\sqrt{X^2+Y^2}}N(0,σ24)N(0,σ24)\mathcal{N}\left(0,\frac{\sigma^2}{4}\right) Son sonuç bir kanıtı dönüşümü kullanılarak aşağıdaki burada ve . Aslında, burada ve . Bu kanıtı eldeki sorun için taklit etmeye çalıştım …

11 self-study  distributions  mathematical-statistics  normal-distribution  random-variable 

Başımı bu sorunun etrafına sarmaya çalışıyorum. Bir kalıp 100 kez yuvarlanır. Hiçbir yüzün 20 kereden fazla görünmeme olasılığı nedir? İlk düşüncem Binom dağılımı P (x) = 1-6 cmf (100, 1/6, 20) kullanmaktı, ancak bazı vakaları birden fazla saydığımız için bu kesinlikle yanlış. İkinci fikrim x1 + x2 + x3 + …

11 probability  mathematical-statistics  binomial  dice 

Adaboost, birçok zayıf öğreniciyi güçlü bir form oluşturmak için birleştiren bir topluluk yöntemidir. Ben okudum adaboost tüm örnekleri zayıf öğreniciler olarak karar kütükleri / ağaçları kullanın. Adaboost'ta farklı zayıf öğrencileri kullanabilir miyim? Örneğin, bir lojistik regresyon modelini artırmak için adaboost (genellikle artırma) nasıl uygulanır? Sınıflandırma ağaçlarının ve lojistik regresyonun temel …

11 logistic  adaboost