Statistiche e Big Data

Qual è la differenza tra l'intuizione alla base delle distribuzioni Gamma e Weibull? C'è qualche relazione tra le due densità? Gentile aiuto.

16 gamma-distribution  weibull 

Data una variabile prevista (P), un effetto casuale (R) e un effetto fisso (F), si potrebbero adattare due * modelli di effetti misti ( sintassi lme4 ): m1 = lmer( P ~ (1|R) + F ) m2 = lmer( P ~ (1+F|R) + F) A quanto ho capito, il secondo …

16 mixed-model 

Si tratta di convenzioni meramente stilistiche (in corsivo o in corsivo) o ci sono differenze sostanziali nel significato di queste notazioni? Ci sono altre notazioni che significano " la probabilità di " che dovrebbero essere considerate in questa domanda?

16 probability  notation 

http://www.chioka.in/differences-between-l1-and-l2-as-loss-function-and-regularization/ Se guardi all'inizio di questo post, lo scrittore menziona che la norma L2 ha una soluzione unica e che la norma L1 ha probabilmente molte soluzioni. Lo capisco in termini di regolarizzazione, ma non in termini di utilizzo della norma L1 o L2 nella funzione di perdita. Se guardi …

16 regression  lasso  regularization 

Sto cercando di capire la funzione di perdita di Yolo v2: λcoord∑i=0S2∑j=0B1objij[(xi−x^i)2+(yi−y^i)2]+λcoord∑i=0S2∑j=0B1objij[(wi−−√−w^i−−√)2+(hi−−√−h^i−−√)2]+∑i=0S2∑j=0B1objij(Ci−C^i)2+λnoobj∑i=0S2∑j=0B1noobjij(Ci−C^i)2+∑i=0S21obji∑c∈classes(pi(c)−p^i(c))2λcoord∑i=0S2∑j=0B1ijobj[(xi−x^i)2+(yi−y^i)2]+λcoord∑i=0S2∑j=0B1ijobj[(wi−w^i)2+(hi−h^i)2]+∑i=0S2∑j=0B1ijobj(Ci−C^i)2+λnoobj∑i=0S2∑j=0B1ijnoobj(Ci−C^i)2+∑i=0S21iobj∑c∈classes(pi(c)−p^i(c))2\begin{align} &\lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{obj}[(x_i-\hat{x}_i)^2 + (y_i-\hat{y}_i)^2 ] \\&+ \lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{obj}[(\sqrt{w_i}-\sqrt{\hat{w}_i})^2 +(\sqrt{h_i}-\sqrt{\hat{h}_i})^2 ]\\ &+ \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{obj}(C_i - \hat{C}_i)^2 + \lambda_{noobj}\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{noobj}(C_i - \hat{C}_i)^2 \\ &+ \sum_{i=0}^{S^2} \mathbb{1}_{i}^{obj}\sum_{c \in classes}(p_i(c) - \hat{p}_i(c))^2 \\ \end{align} Se qualcuno può dettagliare la funzione.

16 neural-networks  loss-functions  object-detection  yolo 

I valori AUC-ROC possono essere compresi tra 0-0,5? Il modello emette mai valori compresi tra 0 e 0,5?

16 roc  model-evaluation  auc 

Ci sono video o altri libri / note che qualcuno ha incontrato che seguono Pattern Recognition e Machine Learning di Chris Bishop? Ho comprato questo libro per imparare l'apprendimento automatico e ho qualche problema a superarlo.

16 machine-learning  references  pattern-recognition 

Diciamo che abbiamo un modello mod <- Y ~ X*Condition + (X*Condition|subject) # Y = logit variable # X = continuous variable # Condition = values A and B, dummy coded; the design is repeated # so all participants go through both Conditions # subject = random effects for different …

16 mixed-model  lme4-nlme  overfitting  singular 

La precisione è definita come: p = veri positivi / (veri positivi + falsi positivi) Qual è il valore della precisione se (veri positivi + falsi positivi) = 0? È solo indefinito? Stessa domanda da ricordare: r = veri positivi / (veri positivi + falsi negativi) In questo caso, qual …

16 precision-recall 

Sto addestrando una rete neurale usando i) SGD e ii) Adam Optimizer. Quando utilizzo SGD normale, ottengo una perdita di allenamento regolare rispetto alla curva di iterazione come mostrato di seguito (quella rossa). Tuttavia, quando ho usato Adam Optimizer, la curva di perdita dell'allenamento presenta alcuni picchi. Qual è la …

16 neural-networks  deep-learning  adam 

A volte ho visto libri di testo riferirsi al secondo parametro nella distribuzione normale come la deviazione standard e la varianza. Ad esempio, la variabile casuale X ~ N (0, 4). Non è chiaro se il sigma o il sigma al quadrato siano uguali a 4. Voglio solo scoprire la …

15 distributions  normal-distribution 

Qual è la differenza tra un classificatore, un modello e uno stimatore? Da quello che posso dire: uno stimatore è un predittore trovato dall'algoritmo di regressione un classificatore è un predittore trovato da un algoritmo di classificazione un modello può essere sia uno stimatore che un classificatore Ma guardando online, …

15 machine-learning 

C'è già un post su questo sito che parla dello stesso problema: perché il restringimento funziona? Ma, anche se le risposte sono popolari, non credo che l'essenza della domanda sia davvero indirizzata. È abbastanza chiaro che l'introduzione di una distorsione nella stima comporta una riduzione della varianza e può migliorare …

15 regularization  ridge-regression  shrinkage 

Marginal si riferisce generalmente a qualcosa che è un piccolo effetto, qualcosa che si trova all'esterno di un sistema più grande. Tende a diminuire l'importanza di ciò che viene descritto come "marginale". Quindi, come si applica alla probabilità di un sottoinsieme di variabili casuali? Supponendo che le parole vengano utilizzate …

15 probability  terminology 

Domanda generale Supponiamo che abbiamo iid dati x1x1x_1 , , ... \ sim f (x \, | \, \ boldsymbol {\ theta}) in streaming. Vogliamo calcolare ricorsivamente la stima della massima verosimiglianza di \ boldsymbol {\ theta} . Ossia, avendo calcolato \ hat {\ boldsymbol {\ theta}} _ {n-1} = …

15 maximum-likelihood  online