İstatistikler ve Büyük Veri

Mantel testi , biyolojik çalışmalarda , hayvanların mekansal dağılımı (uzayda konum) arasındaki ilişkiyi, örneğin genetik bağıntıları, saldırganlık oranları veya başka bir nitelik ile incelemek için yaygın olarak kullanılmaktadır . Bol miktarda iyi dergi kullanıyor ( PNAS, Hayvan Davranışı, Moleküler Ekoloji ... ). Doğada oluşabilecek bazı desenler ürettim, ama Mantel'in testi …

36 r  correlation  spatial  pattern-recognition 

LDA konu model algoritmasında bu varsayımı gördüm. Ama neden Dirichlet dağılımını seçtiğimi bilmiyorum? Multinomial üzerinden Uniform dağılımını çift olarak kullanabilir miyiz?

36 bayesian  dirichlet-distribution  conjugate-prior 

S: Nigel Holmes'un grafiksel önemsiz görselleştirmeleri üzerindeki Tufte tarzı, minimalist, veri-konuşmalı görselleştirmelerini destekleyen deneysel kanıtlar var mı ? Buradaki R parsellerine nasıl grafik önemsiz ekleyeceğimi sordum ve yanıt verenler bana çok ağır bir miktar attılar. Bu nedenle, elbette, şahsi olmadığım, anti-grafik önemsiz konumlarını destekleyen --- sadece "Tufte öyle dedi" den …

36 data-visualization 

Daha önce istatistiklerle ilgili bir ders almadım, umarım burada doğru yerde soruyorum. Normal bir dağılımı tanımlayan sadece iki verim olduğunu varsayalım: ortalama ve variance . Bu dağıtıma rastgele örnekleme yapmak için bir bilgisayar kullanmak istiyorum, öyle ki bu iki istatistiğe saygı duyuyorum.σ 2μμ\muσ2σ2\sigma^2 Ortalamayı 0 civarında normalleştirerek halledebileceğim çok açık: …

36 normal-distribution  sampling  computing 

Bunun nasıl adlandırılması gerektiğinden emin değilim, bu yüzden daha iyi bir terim biliyorsanız lütfen beni düzeltin. İki listem var. 55 öğeden biri (örneğin: bir dizge vektörü), diğer 92 dizisi. Öğe adları benzer ancak aynı değil. Ben en iyi aday bulmak istediğiniz s 55 listedeki öğeleri (Ben o zaman geçmesi ve …

36 r  text-mining 

16 denemede 9 başarı olasılığını elde etmek isteseydim, her deneme için 0.6'lık bir olasılık varsa binom dağılımını kullanabilirdim. 16 denemenin her birinin farklı bir başarı olasılığı varsa ne kullanabilirim?

36 distributions  probability  binomial 

Enstrümantal değişkenler uygulamalı ekonomi ve istatistikte giderek yaygınlaşmaktadır. Başlatılmamış olarak, aşağıdaki sorulara teknik olmayan cevaplar verebilir miyiz: Bir araçsal değişken nedir? Ne zaman bir araçsal değişken kullanmak istersiniz? Kişi bir araçsal değişkeni nasıl bulur veya seçer?

36 regression  econometrics  instrumental-variables 

Bayes teoremiyle ilgili kavramlar, yani ana fikirler nelerdir ? Karmaşık matematiksel gösterimin herhangi bir türevini istemiyorum.

36 probability  bayesian  theory 

Öncelikle, ikili tahminler yapmam gerekirse, tek bir sıcak kodlama gerçekleştirerek en az iki sınıf oluşturmam gerektiğini fark ettim. Bu doğru mu? Ancak, ikili çapraz entropi sadece bir sınıf içeren tahminler için mi? Genelde çoğu kütüphanede (TensorFlow gibi) bulunan kategorik bir çapraz entropi kaybı kullansaydım, önemli bir fark olur mu? Aslında, …

36 machine-learning  neural-networks  loss-functions  tensorflow  cross-entropy 

Maliyet fonksiyonu sinir ağı ait ve olduğu iddia edilen dışbükey . Neden böyle olduğunu anlamıyorum, çünkü lojistik regresyonun maliyet fonksiyonuna oldukça benzer olduğunu görüyorum, değil mi?J( W, B )J(W,b)J(W,b) Dışbükey değilse, 2. derece türevi , değil mi?∂J∂W&lt; 0∂J∂W&lt;0\frac{\partial J}{\partial W} < 0 GÜNCELLEŞTİRME Aşağıda verilen cevaplar ve @ gung'un yorumuna …

36 neural-networks  loss-functions 

Gaussian Çekirdeği olan bir SVM'nin sonsuz boyutsal özellik alanına sahip olduğu gerçeğinin ardındaki sezgi nedir?

36 svm  feature-selection  kernel-trick 

Ben sadece neden regresyon problemlerine "regresyon" problemi dendiğini merak ediyordum. İsmin arkasındaki hikaye nedir? Regresyon için bir tanım: "Daha az mükemmel veya gelişmiş bir duruma dönüş."

36 regression  terminology  history  etymology 

Ben, Metropolis Hastings vb Gibbs örneklemesi gibi MCMC çeşitli tatlar içeren VI ve MCMC hem genel fikir edinmek düşünüyorum Bu kağıt iki yöntemde harika serimlemesini sunuyor. Aşağıdaki sorularım var: Bayesian çıkarım yapmak istersem, neden diğerini seçeyim? Her yöntemin artıları ve eksileri nelerdir? Bunun oldukça geniş bir soru olduğunu anlıyorum, ancak …

36 machine-learning  bayesian  mcmc  variational-bayes  approximate-inference 

Min-max normalizasyon formülünü gördüm ama bu değerleri 0 ile 1 arasında normalleştirir. Verilerimi -1 ile 1 arasında nasıl normalleştiririm? Veri matrisimde hem negatif hem de pozitif değerler var.

36 dataset  normalization 

İstatistiksel Öğrenmeye Giriş bölümündeki 223. Sayfada yazarlar ridge regresyonu ile kement arasındaki farkları özetlemektedir. "Kementin önyargı, varyans ve MSE açısından sırt regresyonundan daha iyi performans gösterme eğiliminde olduğu" bir örnek (Şekil 6.9). Kementin neden arzu edildiğini anlıyorum: çok sayıda katsayıyı 0'a daralttığı için basit ve yorumlanabilen modeller ile sonuçlanan seyrek …

35 machine-learning  prediction  lasso  regularization  ridge-regression