Statistiche e Big Data

Domande e risposte per le persone interessate alle statistiche, all'apprendimento automatico, all'analisi dei dati, al data mining e alla visualizzazione dei dati

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Clustering dinamico di distorsione temporale
Quale sarebbe l'approccio per utilizzare Dynamic Time Warping (DTW) per eseguire il clustering di serie temporali? Ho letto di DTW come un modo per trovare la somiglianza tra due serie storiche, mentre potrebbero essere spostate nel tempo. Posso usare questo metodo come misura di somiglianza per l'algoritmo di clustering come …
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In che modo la funzione di attivazione rettilinea risolve il problema del gradiente evanescente nelle reti neurali?
Ho trovato l'unità lineare rettificata (ReLU) elogiata in diversi punti come soluzione al problema del gradiente di fuga per le reti neurali. Cioè, si usa max (0, x) come funzione di attivazione. Quando l'attivazione è positiva, è ovvio che è meglio, per esempio, della funzione di attivazione sigmoidea, poiché la …
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Relazione tra
Diciamo che ho due array monodimensionali, a1a1a_1 e a2a2a_2 . Ciascuno contiene 100 punti dati. a1a1a_1 sono i dati effettivi e a2a2a_2 è la previsione del modello. In questo caso, il valore di R2R2R^2 sarebbe: R2=1−SSresSStot (1).R2=1−SSresSStot (1). R^2 = 1 - \frac{SS_{res}}{SS_{tot}} \quad\quad\quad\quad\quad\ \ \quad\quad(1). Nel frattempo, questo sarebbe …
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Misure di importanza variabile nelle foreste casuali
Ho giocato con foreste casuali per la regressione e ho difficoltà a capire esattamente cosa significano le due misure di importanza e come dovrebbero essere interpretate. La importance()funzione fornisce due valori per ogni variabile: %IncMSEe IncNodePurity. Esistono interpretazioni semplici per questi 2 valori? In IncNodePurityparticolare, questo è semplicemente l'importo che …
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Come interpretare il valore F e p in ANOVA?
Sono nuovo alle statistiche e attualmente mi occupo di ANOVA. Eseguo un test ANOVA in R usando aov(dependendVar ~ IndependendVar) Ottengo - tra l'altro - un valore F e un valore p. La mia ipotesi nulla ( H0H0H_0 ) è che tutti i mezzi del gruppo sono uguali. Ci sono …
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Backpropagation con Softmax / Cross Entropy
Sto cercando di capire come funziona la backpropagation per un livello di output softmax / cross-entropia. La funzione di errore di entropia incrociata è E(t,o)=−∑jtjlogojE(t,o)=−∑jtjlog⁡ojE(t,o)=-\sum_j t_j \log o_j con e come target e output al neurone , rispettivamente. La somma è su ogni neurone nel livello di output. stesso è …
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Il modello di regressione logistica non converge
Ho alcuni dati sui voli delle compagnie aeree (in un frame di dati chiamato flights) e vorrei vedere se il tempo di volo ha qualche effetto sulla probabilità di un arrivo significativamente ritardato (ovvero 10 o più minuti). Ho pensato che avrei usato la regressione logistica, con il tempo di …
40 r  logistic  separation 
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Relazione empirica tra media, mediana e modalità
Per una distribuzione unimodale moderatamente distorta, abbiamo la seguente relazione empirica tra media, mediana e modalità: (Media - Modalità) ∼ 3(Media mediana)(Media - Modalità)~3(Media mediana) \text{(Mean - Mode)}\sim 3\,\text{(Mean - Median)} Come è stata derivata questa relazione? Karl Pearson ha tracciato migliaia di queste relazioni prima di formulare questa conclusione, …
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Normalizzazione e standardizzazione dei dati nelle reti neurali
Sto cercando di prevedere il risultato di un sistema complesso che utilizza reti neurali (ANN). I valori di risultato (dipendenti) vanno da 0 a 10.000. Le diverse variabili di input hanno intervalli diversi. Tutte le variabili hanno distribuzioni approssimativamente normali. Considero diverse opzioni per ridimensionare i dati prima dell'allenamento. Un'opzione …
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