Статистика та великі дані

Моє запитання може бути дурним. Тому я заздалегідь прошу вибачення. Я намагався використовувати модель GLOVE, попередньо підготовлену групою Stanford NLP ( посилання ). Однак я помітив, що результати моєї подібності показали деякі негативні цифри. Це відразу ж підштовхнуло мене переглянути файл файлів даних word-vector. Мабуть, значення у векторах слова мали …

17 machine-learning  word2vec  cosine-similarity 

Чи можемо ми дати зображення із змінним розміром як вхід у згорнуту нейронну мережу для виявлення об'єктів? Якщо можливо, як це зробити? Але якщо ми спробуємо обрізати зображення, ми втратимо частину зображення, а якщо спробуємо змінити розмір, то чіткість зображення буде втрачена. Чи означає це, що використання властивості властивості мережі …

17 deep-learning  tensorflow  keras  computer-vision  object-detection 

Чи може хтось надати мені кілька практичних прикладів розподілу Коші? Що робить його таким популярним?

16 distributions  continuous-data  cauchy 

Перш за все, я цього не запитую: Чому нульова кореляція не передбачає незалежності? Це вирішено (досить приємно) тут: /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence Що я прошу - це протилежне ... скажімо, дві змінні повністю незалежні одна від одної. Чи не могли вони мати крихітний кореляційний зв’язок випадково? Чи не повинно бути ... незалежність передбачає …

16 correlation  mathematical-statistics  covariance  independence 

(Це питання може здатися, що він краще підходить для філософії SE. Я сподіваюся, що статистики зможуть роз'яснити мої помилки щодо тверджень Бокса та Шмуелі, отже, я їх розміщую тут). Джордж Бокс (про славу ARIMA) сказав: "Усі моделі помиляються, але деякі корисні." Галіт Шмулі у своїй знаменитій статті "Пояснити або передбачити" …

16 predictive-models  aic  bic  philosophical  explanatory-models 

Яке математичне визначення причинно-наслідкового зв’язку між двома випадковими змінними? З огляду на вибірку із спільного розподілу двох випадкових величин і , коли ми говоримо, що викликає Y ?XXXYYYXXXYYY З контексту я читаю цей документ про причинно-наслідкове виявлення .

16 machine-learning  causality 

Схоже, визначення контрольованого навчання - це підмножина посиленого навчання з певним видом функції винагороди, яка базується на мічених даних (на відміну від іншої інформації в оточенні). Це точне зображення?

16 machine-learning  terminology  reinforcement-learning  supervised-learning  definition 

У моїй роботі, коли люди посилаються на "середнє" значення набору даних, вони зазвичай посилаються на середнє арифметичне (тобто "середнє" або "очікуване значення"). Якби я надавав геометричну середню, люди, швидше за все, подумають, що я чинюсь чи не допомагаю, оскільки визначення "середнього" відомо заздалегідь. Я намагаюся визначити, чи існує декілька визначень …

16 median  definition 

Правильне бальне оцінювання - це правило, яке максимально реалізується "справжньою" моделлю, і воно не дозволяє "хеджувати" або грати в систему (свідомо повідомляти про різні результати, як це справжня віра моделі для покращення балів). Оцінка Brier належна, точність (правильно класифікована пропорція) є неправильною і часто не рекомендується. Іноді я бачу, що …

16 classification  references  roc  measurement-error  scoring-rules 

Нехай і є незалежними безперервними випадковими змінними, що генеруються з тієї ж не визначеної форми розподілу, але з урахуванням різних значень параметрів. Мені цікаво знайти параметричну форму розподілу, для якої має місце наступна ймовірність вибірки для всіх допустимих значень параметрів:Х∼ Розв( θ)Х)Х∼Розв(θХ)X \sim \text{Dist}(\theta_X)Y∼ Дист ( θ)Y)Y∼Розв(θY)Y \sim \text{Dist}(\theta_Y) Р …

16 probability  distributions 

Це питання було натхнене двома останніми взаємодіями, які я мав, одна тут у резюме , а інша на економ.се. Там, я відправив відповідь на відомий «Конверт парадоксу» (зауважте, не як на «правильну відповідь» , але в якості відповіді , що випливають з конкретних припущень про структуру ситуації). Через деякий час …

16 bayesian  mathematical-statistics  prior  theory  philosophical 

Я щойно натрапив на "критерій інформації Akaike", і я помітив цю велику кількість літератури щодо вибору моделі (також такі речі, як BIC, здається, існують). Чому сучасні методи машинного навчання не скористаються цими критеріями вибору моделі BIC та AIC?

16 machine-learning  model-selection  aic  bic 

Що було першим виведенням нормального розподілу, чи можете ви відтворити це похідне, а також пояснити його в його історичному контексті ? Я маю на увазі, якби людство забуло про нормальний розподіл, який найімовірніший спосіб я б його знову відкрив і що було б найімовірнішим виведенням? Я б здогадувався, що перші …

16 probability  distributions  normal-distribution  references  history 

Враховуючи три вектори , і , чи можливо, що кореляції між і , і , і є негативними? Тобто це можливо?aaabbbcccaaabbbaaacccbbbccc corr(a,b)&lt;0corr(a,c)&lt;0corr(b,c)&lt;0corr(a,b)&lt;0corr(a,c)&lt;0corr(b,c)&lt;0\begin{align} \text{corr}(a,b) < 0\\ \text{corr}(a,c) < 0 \\ \text{corr}(b,c) < 0\\ \end{align}

16 correlation  correlation-matrix 

Я намагаюся використовувати збиток у квадраті, щоб зробити бінарну класифікацію набору даних про іграшки. Я використовую mtcarsнабір даних, використовуйте милю на галон і вагу для прогнозування типу передачі. На графіку нижче показані два типи даних передачі різних кольорів та межа прийняття рішення, породжена різними функціями втрат. Збиток у квадраті - …

16 r  machine-learning  logistic  optimization  loss-functions