Статистика та великі дані

Нещодавно я прочитав деякі статті про нейромережу Байєса (BNN) [Neal, 1992] , [Neal, 2012] , що дає ймовірне співвідношення між входом і виходом у нейронній мережі. Навчання такої нейронної мережі здійснюється за допомогою MCMC, який відрізняється від традиційного алгоритму поширення зворотного зв'язку. Моє запитання: Яка перевага використання такої нейронної мережі? …

12 bayesian  neural-networks  bayesian-network 

Я знайшов багато статей, в яких говориться, що прискорені методи чутливі до виснажувачів, але жодна стаття не пояснює, чому. На моєму досвіді, люди, що працюють із людьми, погані для будь-якого алгоритму машинного навчання, але чому прискорені методи виокремлюються як особливо чутливі? Яким чином такі алгоритми можна класифікувати за чутливістю до …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

Резюме : Намагаючись знайти найкращий метод, підсумовуйте схожість між двома вирівняними наборами даних, використовуючи одне значення. Деталі : Моє питання найкраще пояснити діаграмою. На графіках, наведених нижче, показано два різних набори даних, на кожному з яких позначено значення nfта nr. Точки вздовж осі x представляють місце проведення вимірювань, а значення …

12 similarities 

Коена - один з найпоширеніших способів вимірювання розміру ефекту ( див. Вікіпедію ). Він просто вимірює відстань між двома засобами з точки зору об'єднаного стандартного відхилення. Як ми можемо отримати математичну формулу дисперсійної оцінки Коена ? dddddd Грудень 2015 редагувати: З цим питанням пов'язана ідея обчислення довірчих інтервалів навколо . …

12 variance  effect-size  cohens-d 

Я вивчаю розпізнавання образів і машинне навчання, і я натрапив на таке питання. Розглянемо двокласну задачу класифікації з рівною ймовірністю попереднього класуP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} і розподіл примірників у кожному класі, заданий p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} \right), p(x|D2)=N([44],[1001]).p(x|D2)=N([44],[1001]). …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

Припустимо таку ситуацію: ми маємо велику кількість (наприклад, 20) з невеликими розмірами групи (наприклад, n = 3). Я помітив, що якщо я генерую значення з рівномірного розподілу, залишки будуть виглядати приблизно нормально, навіть якщо розподіл помилок є рівномірним. Наступний код R демонструє таку поведінку: n.group = 200 n.per.group = 3 …

12 anova  normal-distribution  small-sample 

У мене виникають проблеми з розумінням, в якій ситуації підхід MCMC насправді корисний. Я переглядаю іграшковий приклад з книги Крушке «Проведення аналізу даних байесів: підручник з R та BUGS». Я зрозумів, що поки що це те, що нам потрібен цільовий розподіл, пропорційний , щоб мати вибірку . Однак мені здається, …

12 mcmc 

Я читав допис у блозі статистиком Вільямом Бріггсом, і наступне твердження мене зацікавило як мінімум. Що ви робите з цього? Що таке довірчий інтервал? Зрозуміло, це рівняння, яке надасть вам інтервал для ваших даних. Він має на меті забезпечити міру невизначеності оцінки параметра. Тепер, строго згідно з теорією частотистів, яку …

12 confidence-interval  frequentist  philosophical 

Я читав, що регресія хребта може бути досягнута простим додаванням рядків даних до вихідної матриці даних, де кожен рядок побудований з використанням 0 для залежних змінних та квадратного кореня або нуля для незалежних змінних. Потім додається один додатковий рядок для кожної незалежної змінної.кkk Мені було цікаво, чи можна отримати доказ …

12 logistic  generalized-linear-model  ridge-regression 

У моїй аудиторії впливу даних обміну даними метод тримання був запроваджений як спосіб оцінки продуктивності моделі. Однак, коли я взяв свій перший клас на лінійних моделях, це не було запроваджено як засіб перевірки чи оцінки моделі. Моє онлайн-дослідження також не показує ніякого перехрестя. Чому метод класифікації не використовується в класичній …

12 regression  validation  model-evaluation  out-of-sample 

Чи є різниця між термінами "нейронна мережа" та "перцептрон"?

12 machine-learning  neural-networks  terminology  perceptron 

Питання: завантажувальний процес перевершує джекніфінг; однак мені цікаво, чи є випадки, коли jackknifing є єдиним або принаймні життєздатним варіантом для визначення невизначеності оцінок параметрів. Крім того, на практичних ситуаціях, наскільки упередженим / неточним є джекніфінг відносно завантажувального завантаження, і чи можуть результати джекніфа забезпечити попереднє розуміння перед тим, як розробити …

12 machine-learning  cross-validation  bootstrap  maximum-entropy  jackknife 

Я зіткнувся з низкою практичних питань, коли моделював підрахунок даних експериментальних досліджень за допомогою експерименту в рамках предмета. Я коротко описую експеримент, дані та те, що я зробив до цього часу, після чого мої питання Чотири різних фільми були показані на вибірці респондентів послідовно. Після кожного фільму було проведено інтерв'ю, …

12 generalized-linear-model  negative-binomial  glmm  poisson-regression  overdispersion 

Мене цікавлять висновки цього документу 2009 року: Чому (найкращі) жінки так добре в шахах? Рівень участі та гендерні відмінності в інтелектуальних сферах Ця стаття намагається пояснити, чому самі кращі шахістки чоловічої статі виявляються набагато кращими, ніж самі найкращі гравці (жінки складають лише 2% від 1000 кращих гравців у світі). Зокрема, …

12 population  extreme-value 

TL; DR: lme4оптимізація виявляється лінійним по числу параметрів моделі за замовчуванням, і шлях повільніше , ніж аналогічна glmмодель з фіктивними змінними для груп. Чи можна щось зробити, щоб прискорити це? Я намагаюся вписати досить велику ієрархічну модель logit (~ 50k рядків, 100 стовпців, 50 груп). Встановлення нормальної моделі logit до …

12 r  mixed-model  optimization  lme4-nlme  numerics