Statistiche e Big Data

4

È possibile fornire immagini di dimensioni variabili come input per una rete neurale convoluzionale?

Possiamo fornire immagini di dimensioni variabili come input per una rete neurale convoluzionale per il rilevamento di oggetti? Se possibile, come possiamo farlo? Ma se proviamo a ritagliare l'immagine, perderemo una parte dell'immagine e se proviamo a ridimensionare, allora la chiarezza dell'immagine andrà persa. Significa che l'uso della proprietà di …

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

2

Perché la distribuzione Cauchy è così utile?

Qualcuno potrebbe darmi alcuni esempi pratici della distribuzione di Cauchy? Cosa lo rende così popolare?

16 distributions continuous-data cauchy

1

L'apprendimento supervisionato è un sottoinsieme dell'apprendimento per rinforzo?

Sembra che la definizione di apprendimento supervisionato sia un sottoinsieme dell'apprendimento di rinforzo, con un particolare tipo di funzione di ricompensa che si basa su dati etichettati (al contrario di altre informazioni nell'ambiente). È una rappresentazione accurata?

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

4

Perché l'indipendenza implica zero correlazione?

Prima di tutto, non lo sto chiedendo: Perché la correlazione zero non implica l'indipendenza? Questo è affrontato (piuttosto bene) qui: /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence Quello che sto chiedendo è l'opposto ... diciamo che due variabili sono completamente indipendenti l'una dall'altra. Non potrebbero avere una piccola correlazione per caso? Non dovrebbe essere ... l'indipendenza …

16 correlation mathematical-statistics covariance independence

4

Su George Box, Galit Shmueli e il metodo scientifico?

(Questa domanda potrebbe sembrare più adatta alla Philosophy SE. Spero che gli statistici possano chiarire i miei malintesi sulle dichiarazioni di Box e Shmueli, quindi la sto pubblicando qui). George Box (di fama ARIMA) ha dichiarato: "Tutti i modelli sono sbagliati, ma alcuni sono utili." Galit Shmueli nel suo famoso …

16 predictive-models aic bic philosophical explanatory-models

3

Come viene definita la causalità in modo matematico?

Qual è la definizione matematica di una relazione causale tra due variabili casuali? Dato un campione dalla distribuzione congiunta di due variabili casuali e , quando potremmo dire che causa ?XXXYYYXXXYYY Per il contesto, sto leggendo questo articolo sulla scoperta causale .

16 machine-learning causality

3

Esiste più di una formula "mediana"?

Nel mio lavoro, quando gli individui si riferiscono al valore "medio" di un set di dati, in genere si riferiscono alla media aritmetica (cioè "media" o "valore atteso"). Se fornissi la media geometrica , le persone probabilmente penserebbero che io sia sgarbato o non utile, poiché la definizione di "media" …

16 median definition

1

Cosa significa che l'AUC è una regola di punteggio semi-corretta?

Una regola di punteggio appropriata è una regola che viene massimizzata da un modello "vero" e non consente "copertura" o gioco del sistema (riportare deliberatamente risultati diversi come è la vera convinzione del modello per migliorare il punteggio). Il punteggio Brier è corretto, l'accuratezza (proporzione classificata correttamente) è impropria e …

16 classification references roc measurement-error scoring-rules

2

Quali forme distributive producono l '"aspettativa pitagorica"?

Consenti a e essere variabili casuali continue indipendenti generate dalla stessa forma distributiva non specificata ma con tolleranza per valori di parametro diversi. Sono interessato a trovare un modulo di distribuzione parametrica per il quale valga la seguente probabilità di campionamento per tutti i valori dei parametri consentiti:X∼ Dist ( …

16 probability distributions

4

È possibile che 3 vettori abbiano tutte correlazioni negative a coppie?

Dati tre vettori aaa , bbb e ccc , è possibile che le correlazioni tra aaa e bbb , aaa e ccc e bbb e ccc siano tutte negative? Cioè è possibile? corr(a,b)<0corr(a,c)<0corr(b,c)<0corr(a,b)<0corr(a,c)<0corr(b,c)<0\begin{align} \text{corr}(a,b) < 0\\ \text{corr}(a,c) < 0 \\ \text{corr}(b,c) < 0\\ \end{align}

16 correlation correlation-matrix

4

In che modo le statistiche bayesiane gestiscono l'assenza di priori?

Questa domanda è stata ispirata da due interazioni recenti che ho avuto, una qui in CV , l'altra su economics.se. Lì avevo pubblicato in risposta al ben noto "Busta Paradox" (si mente, non come la "risposta corretta", ma come la risposta che scorre da specifiche ipotesi circa la struttura della …

16 bayesian mathematical-statistics prior theory philosophical

1

Perché il criterio informativo di Akaike non viene più utilizzato nell'apprendimento automatico?

Ho appena incontrato il "criterio di informazione Akaike" e ho notato questa grande quantità di letteratura sulla selezione dei modelli (anche cose come BIC sembrano esistere). Perché i moderni metodi di apprendimento automatico non sfruttano questi criteri di selezione dei modelli BIC e AIC?

16 machine-learning model-selection aic bic

6

Come avrei potuto scoprire la distribuzione normale?

Qual è stata la prima derivazione della distribuzione normale, puoi riprodurre quella derivazione e anche spiegarla nel suo contesto storico ? Voglio dire, se l'umanità si fosse dimenticata della distribuzione normale, qual è il modo più probabile che la riscoprire e quale sarebbe la derivazione più probabile? Immagino che le …

16 probability distributions normal-distribution references history

2

Cosa sta succedendo qui, quando utilizzo la perdita quadrata nell'impostazione della regressione logistica?

Sto cercando di usare la perdita quadrata per fare la classificazione binaria su un set di dati giocattolo. Sto usando il mtcarsset di dati, uso il miglio per gallone e il peso per prevedere il tipo di trasmissione. Il diagramma seguente mostra i due tipi di dati del tipo di …

16 r machine-learning logistic optimization loss-functions

1

L'origine della notazione in stile Wilkinson come (1 | id) per effetti casuali in formule di modelli misti in R

Formule di modello in R come y ~ x + a*b + c:d sono basati sulla cosiddetta notazione di Wilkinson : Wilkinson e Rogers 1973, Descrizione simbolica dei modelli fattoriali per l'analisi della varianza . Questo documento non ha discusso delle notazioni per modelli misti (che all'epoca potrebbero non esistere). …

16 r mixed-model lme4-nlme notation history