Statistiche e Big Data

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Perché le reti neurali stanno diventando più profonde, ma non più ampie?

Negli ultimi anni, le reti neurali convoluzionali (o forse le reti neurali profonde in generale) sono diventate sempre più profonde, con reti all'avanguardia che vanno da 7 strati ( AlexNet ) a 1000 strati ( reti residue) nello spazio di 4 anni. Il motivo dietro l'aumento delle prestazioni da una …

73 machine-learning classification neural-networks deep-learning conv-neural-network

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Che cos'è un "precedente non informativo"? Possiamo mai averne uno senza davvero informazioni?

Ispirato da un commento di questa domanda : Cosa consideriamo "non informativo" in un precedente - e quali informazioni sono ancora contenute in un precedente apparentemente non informativo? In genere vedo il precedente in un'analisi in cui si tratta di un'analisi di tipo frequentista che cerca di prendere in prestito …

73 bayesian prior

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In che modo un semplice modello di regressione logistica raggiunge una precisione di classificazione del 92% su MNIST?

Anche se tutte le immagini nel set di dati MNIST sono centrate, con una scala simile e rivolte verso l'alto senza rotazioni, hanno una variazione significativa della scrittura che mi confonde come un modello lineare raggiunge una precisione di classificazione così elevata. Per quanto sono in grado di visualizzare, data …

73 logistic image-processing

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Come calcolare la precisione / richiamo per la classificazione multiclasse-multilabel?

Mi chiedo come calcolare la precisione e richiamare le misure per la classificazione multilabel multiclasse, vale a dire la classificazione in cui vi sono più di due etichette e dove ogni istanza può avere più etichette?

72 machine-learning classification precision-recall multi-class

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Regole empiriche per la dimensione minima del campione per la regressione multipla

Nel contesto di una proposta di ricerca nelle scienze sociali, mi è stata posta la seguente domanda: Sono sempre andato di 100 + m (dove m è il numero di predittori) nel determinare la dimensione minima del campione per la regressione multipla. È appropriato? Ricevo molte domande simili, spesso con …

72 regression sample-size power-analysis rule-of-thumb

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Quando (se mai) un approccio frequentista è sostanzialmente migliore di un bayesiano?

Contesto : non ho una formazione formale nelle statistiche bayesiane (anche se sono molto interessato a saperne di più), ma ne so abbastanza - penso - per capire il perché molti pensano che siano preferibili alle statistiche frequentiste. Anche gli studenti universitari nella classe di statistica introduttiva (nelle scienze sociali) …

72 bayesian frequentist philosophical

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La distanza euclidea di solito non è buona per i dati sparsi?

Ho visto da qualche parte che le distanze classiche (come la distanza euclidea) diventano debolmente discriminanti quando abbiamo dati multidimensionali e radi. Perché? Hai un esempio di due vettori di dati sparsi in cui la distanza euclidea non funziona bene? In questo caso quale somiglianza dovremmo usare?

72 machine-learning clustering data-mining sparse euclidean

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Relazione tra poisson e distribuzione esponenziale

I tempi di attesa per la distribuzione di Poisson è una distribuzione esponenziale con parametro lambda. Ma non lo capisco. Ad esempio, Poisson modella il numero di arrivi per unità di tempo. In che modo ciò è legato alla distribuzione esponenziale? Diciamo che la probabilità di k arrivi in un'unità …

72 distributions poisson-distribution exponential

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Qual è un elenco completo dei soliti presupposti per la regressione lineare?

Quali sono i soliti presupposti per la regressione lineare? Includono: una relazione lineare tra la variabile indipendente e dipendente errori indipendenti normale distribuzione degli errori omoschedasticità Ce ne sono altri?

72 regression assumptions

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Qual è il ruolo del logaritmo nell'entropia di Shannon?

L'entropia di Shannon è il negativo della somma delle probabilità di ogni risultato moltiplicato per il logaritmo delle probabilità per ogni risultato. A quale scopo serve il logaritmo in questa equazione? Una risposta intuitiva o visiva (al contrario di una risposta profondamente matematica) riceverà punti bonus!

72 entropy intuition sequence-analysis

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Perché la regressione della cresta si chiama "cresta", perché è necessaria e cosa succede quando va all'infinito?

Stima del coefficiente di regressione della cresta sono i valori che minimizzano il valoreβ^Rβ^R\hat{\beta}^R RSS+λ∑j=1pβ2j.RSS+λ∑j=1pβj2. \text{RSS} + \lambda \sum_{j=1}^p\beta_j^2. Le mie domande sono: Se , allora vediamo che l'espressione sopra si riduce al solito RSS. E se ? Non capisco la spiegazione da manuale del comportamento dei coefficienti.λ=0λ=0\lambda = 0λ→∞λ→∞\lambda …

71 ridge-regression statistical-learning history

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Risoluzione dei parametri di regressione in discesa a forma chiusa vs gradiente

Nel corso di machine learning di Andrew Ng , introduce la regressione lineare e la regressione logistica e mostra come adattare i parametri del modello usando la discesa del gradiente e il metodo di Newton. So che la discesa gradiente può essere utile in alcune applicazioni dell'apprendimento automatico (ad esempio, …

71 regression machine-learning logistic gradient-descent

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Competenze difficili da trovare negli studenti di macchine?

Sembra che il data mining e l'apprendimento automatico siano diventati così popolari che ora quasi tutti gli studenti CS conoscono classificatori, clustering, PNL statistica ... ecc. Quindi, al giorno d'oggi, non è difficile trovare minatori di dati. La mia domanda è: quali sono le competenze che un data mining potrebbe …

71 machine-learning data-mining

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Rimozione del frame di dati delle righe duplicate in R [chiuso]

Come posso rimuovere le righe duplicate da questo frame di dati di esempio? A 1 A 1 A 2 B 4 B 1 B 1 C 2 C 2 Vorrei rimuovere i duplicati in base a entrambe le colonne: A 1 A 2 B 4 B 1 C 2 L'ordine …

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Quali sono i punteggi dei componenti principali?

Quali sono i punteggi dei componenti principali (punteggi PC, punteggi PCA)?

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