Statistiche e Big Data

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Perché è necessario campionare dalla distribuzione posteriore se CONOSCIAMO già la distribuzione posteriore?

La mia comprensione è che quando si utilizza un approccio bayesiano per stimare i valori dei parametri: La distribuzione posteriore è la combinazione della distribuzione precedente e della distribuzione di probabilità. Simuliamo questo generando un campione dalla distribuzione posteriore (ad esempio, usando un algoritmo Metropolis-Hasting per generare valori e li …

19 bayesian inference simulation mcmc posterior

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Strati convoluzionali: pad o non pad?

L'architettura AlexNet utilizza zero-padding come mostrato nella figura: Tuttavia, non vi è alcuna spiegazione nel documento sul perché questa imbottitura è stata introdotta. Il corso Standford CS 231n insegna che utilizziamo l'imbottitura per preservare le dimensioni spaziali: Mi chiedo è l'unica ragione per cui abbiamo bisogno di imbottitura? Voglio dire, …

19 conv-neural-network convolution

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Con i dati categorici, possono esserci cluster senza che le variabili siano correlate?

Quando si tenta di spiegare le analisi dei cluster, è comune che le persone fraintendano il processo come correlato alla correlazione delle variabili. Un modo per superare la confusione è una trama come questa: Questo mostra chiaramente la differenza tra la domanda se ci sono cluster e la questione se …

19 clustering categorical-data independence

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Come comprendere gli svantaggi del clustering gerarchico?

Qualcuno può spiegare i pro ei contro del Clustering Gerarchico? Il Clustering Gerarchico presenta gli stessi inconvenienti di K? Quali sono i vantaggi del clustering gerarchico su K? Quando dovremmo usare K significa su Clustering gerarchico e viceversa? Le risposte a questo post spiegano molto bene gli svantaggi di k. …

19 clustering k-means unsupervised-learning hierarchical-clustering

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Distribuzioni non normali con zero asimmetria e zero curtosi in eccesso?

Domanda prevalentemente teorica. Ci sono esempi di distribuzioni non normali che hanno i primi quattro momenti uguali a quelli della normale? Potrebbero esistere in teoria?

19 normal-distribution skewness moments theory kurtosis

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Il test t di Student è un test Wald?

Il test t di Student è un test Wald? Ho letto la descrizione dei test Wald di All of Statistics di Wasserman . Mi sembra che il test Wald includa i test t. È corretto? In caso contrario, cosa rende un test t non un test Wald?

19 hypothesis-testing t-test

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Stima delle funzionalità più importanti in una partizione di cluster k-mean

Esiste un modo per determinare quali caratteristiche / variabili del set di dati sono le più importanti / dominanti all'interno di una soluzione cluster k-mean?

19 machine-learning clustering k-means importance

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Perché usare ANOVA invece di saltare direttamente ai test comparativi post-hoc o pianificati?

Osservando una situazione ANOVA tra gruppi, cosa ottieni eseguendo prima un test ANOVA prima e poi un test post-hoc (Bonferroni, Šidák, ecc.) O pianificato? Perché non saltare del tutto il passaggio ANOVA? Capisco che in una situazione del genere, l'unico vantaggio dell'ANOVA tra gruppi è la possibilità di utilizzare l'HSD …

19 hypothesis-testing anova multiple-comparisons post-hoc

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Qual è l'intuizione del processo invertibile in serie temporali?

Sto leggendo un libro su serie storiche e ho iniziato a grattarmi la testa nella parte seguente: Qualcuno potrebbe spiegare l'intuizione per me? Non ho potuto ottenerlo da questo testo. Perché abbiamo bisogno che il processo sia invertibile? Qual è il quadro generale qui? Grazie per tutto l'aiuto. Sono nuovo …

19 time-series arma

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Bontà di adattamento per istogrammi 2D

Ho due serie di dati che rappresentano i parametri stelle: uno osservato e uno modellato. Con questi set creo quello che viene chiamato un diagramma a due colori (TCD). Un esempio può essere visto qui: A essendo i dati osservati e B i dati estratti dal modello (non importa le …

19 goodness-of-fit histogram

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Test di ipotesi e significato per le serie storiche

Un normale test di significato quando si osservano due popolazioni è il test t, se possibile test t associato. Ciò presuppone che la distribuzione sia normale. Esistono ipotesi di semplificazione simili che producono un test di significatività per una serie storica? In particolare, abbiamo due popolazioni abbastanza piccole di topi …

19 time-series hypothesis-testing statistical-significance

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Algoritmo di backpropagation

Ho avuto una leggera confusione sull'algoritmo di backpropagation utilizzato nel perceptron multistrato (MLP). L'errore viene corretto dalla funzione di costo. In backpropagation, stiamo cercando di regolare il peso degli strati nascosti. L'errore di output che posso capire, vale a dire, e = d - y[senza gli abbonati]. Le domande sono: …

19 machine-learning neural-networks backpropagation

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0-1 Spiegazione della funzione di perdita

Sto cercando di capire qual è lo scopo della funzione di perdita e non riesco proprio a capirlo. Quindi, per quanto ho capito, la funzione di perdita è per introdurre un qualche tipo di metrica con cui possiamo misurare il "costo" di una decisione errata. Quindi supponiamo di avere un …

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Stima dei parametri di distribuzione gamma usando media campionaria e std

Sto cercando di stimare i parametri di una distribuzione gamma che si adatta meglio al mio campione di dati. Voglio solo usare la media , std (e quindi la varianza ) dal campione di dati, non i valori effettivi, poiché questi non saranno sempre disponibili nella mia applicazione. Secondo questo …

19 distributions estimation gamma-distribution

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Costruzione ottimale della funzionalità giornaliera nelle reti neurali

Lavorando sul problema della regressione, ho iniziato a pensare alla rappresentazione della funzione "giorno della settimana". Mi chiedo quale approccio avrebbe prestazioni migliori: una caratteristica; valore 1/7 per lunedì; 2/7 per martedì ... 7 caratteristiche: (1, 0, 0, 0, 0, 0, 0) per lunedì; (0, 1, 0, 0, 0, 0, …

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