Statistiche e Big Data theory

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Le variabili sono spesso regolate (ad esempio standardizzate) prima di creare un modello: quando è una buona idea e quando è cattiva?

In quali circostanze vorresti o non vuoi ridimensionare o standardizzare una variabile prima del fitting del modello? E quali sono i vantaggi / gli svantaggi del ridimensionamento di una variabile?

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Quali sono i principali teoremi dell'apprendimento automatico (profondo)?

Al Rahimi ha recentemente tenuto un discorso molto provocatorio in NIPS 2017 confrontando l'attuale Machine Learning con l'alchimia. Una delle sue affermazioni è che dobbiamo tornare agli sviluppi teorici, per avere teoremi semplici che dimostrino risultati fondamentali. Quando lo ha detto, ho iniziato a cercare i principali teoremi per ML, …

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In cosa consiste il teorema di Bayes?

Quali sono le idee principali, cioè i concetti relativi al teorema di Bayes ? Non sto chiedendo alcuna derivazione di complessa notazione matematica.

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Come trasmetti la bellezza del teorema del limite centrale a un non statistico?

Mio padre è un appassionato di matematica, ma non è molto interessato alle statistiche. Sarebbe bello provare a illustrare alcuni dei meravigliosi frammenti di statistiche e il CLT è un candidato privilegiato. Come trasmetteresti la bellezza matematica e l'impatto del teorema del limite centrale a un non statistico?

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Quali teorie dovrebbero sapere tutti gli statistici?

Ci sto pensando da una prospettiva di requisiti minimi e basilari. Quali sono le teorie chiave che uno statistico (non accademico) del settore dovrebbe conoscere, comprendere e utilizzare su base regolare? Un grande che viene in mente è la legge di grandi numeri . Quali sono i più essenziali per …

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Come si interpreta RMSLE (errore logaritmico al quadrato della radice)?

Ho partecipato a una competizione di machine learning in cui usano RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error) per valutare le prestazioni prevedendo il prezzo di vendita di una categoria di apparecchiature. Il problema è che non sono sicuro di come interpretare il successo del mio risultato finale. Ad esempio, se …

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Nel potenziamento, perché gli studenti sono "deboli"?

Vedi anche una domanda simile su stats.SE . Nel potenziare gli algoritmi come AdaBoost e LPBoost , è noto che gli studenti "deboli" da combinare devono solo esibirsi meglio del caso per essere utili, da Wikipedia: I classificatori che utilizza possono essere deboli (ad esempio, visualizzare un tasso di errore …

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Ripetibilità informatica degli effetti da un modello più leggero

Mi sono appena imbattuto in questo documento , che descrive come calcolare la ripetibilità ( nota anche come affidabilità, nota anche come correlazione intraclasse) di una misurazione tramite la modellazione di effetti misti. Il codice R sarebbe: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) …

28 mixed-model reliability intraclass-correlation repeatability spss factor-analysis survey modeling cross-validation error curve-fitting mediation correlation clustering sampling machine-learning probability classification metric r project-management optimization svm python dataset quality-control checking clustering distributions anova factor-analysis exponential poisson-distribution generalized-linear-model deviance machine-learning k-nearest-neighbour r hypothesis-testing t-test r variance levenes-test bayesian software bayesian-network regression repeated-measures least-squares change-scores variance chi-squared variance nonlinear-regression regression-coefficients multiple-comparisons p-value r statistical-significance excel sampling sample r distributions interpretation goodness-of-fit normality-assumption probability self-study distributions references theory time-series clustering econometrics binomial hypothesis-testing variance t-test paired-comparisons statistical-significance ab-test r references hypothesis-testing t-test normality-assumption wilcoxon-mann-whitney central-limit-theorem t-test data-visualization interactive-visualization goodness-of-fit

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Il miglior algoritmo bandito?

L'algoritmo bandit più noto è il limite di confidenza superiore (UCB) che ha reso popolare questa classe di algoritmi. Da allora presumo che ora ci siano algoritmi migliori. Qual è l'attuale migliore algoritmo (in termini di prestazioni empiriche o limiti teorici)? Questo algoritmo è in qualche modo ottimale?

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Perché è così importante avere teorie di principio e matematiche per l'apprendimento automatico?

Mi chiedevo, perché è così importante avere l'apprendimento automatico di principio / teorico? Da una prospettiva personale come essere umano, posso capire perché l'apprendimento automatico basato sui principi sarebbe importante: agli umani piace capire cosa stanno facendo, troviamo bellezza e soddisfazione per la comprensione. dal punto di vista della teoria, …

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Scegliere tra le regole di punteggio appropriate

La maggior parte delle risorse sulle regole di punteggio adeguate menzionano una serie di regole di punteggio diverse come perdita di log, punteggio di Brier o punteggio sferico. Tuttavia, spesso non forniscono molte indicazioni sulle differenze tra loro. (Allegato A: Wikipedia .) Scegliere il modello che massimizza il punteggio logaritmico …

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Cosa significa "imparzialità"?

Cosa significa dire che "la varianza è uno stimatore distorto". Cosa significa convertire una stima distorta in una stima imparziale attraverso una semplice formula. Che cosa fa esattamente questa conversione? Inoltre, qual è l'uso pratico di questa conversione? Converti questi punteggi quando usi un certo tipo di statistiche?

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Qual è la maledizione della dimensionalità?

In particolare, sto cercando riferimenti (documenti, libri) che mostrino e spieghino rigorosamente la maledizione della dimensionalità. Questa domanda è nata dopo che ho iniziato a leggere questo white paper di Lafferty e Wasserman. Nel terzo paragrafo menzionano un'equazione "ben nota" che implica che il miglior tasso di convergenza è ; …

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Introduzione alla teoria delle misure

Sono interessato a saperne di più sulle tecniche bayesiane non parametriche (e relative). Il mio background è in informatica e anche se non ho mai seguito un corso di teoria della misura o teoria della probabilità, ho avuto una quantità limitata di formazione formale in probabilità e statistica. Qualcuno può …

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Esiste un'applicazione statistica che richiede una forte coerenza?

Mi chiedevo se qualcuno lo sapesse o se esiste un'applicazione nelle statistiche in cui è richiesta una forte coerenza di uno stimatore invece di una consistenza debole. Cioè, una coerenza forte è essenziale per l'applicazione e l'applicazione non funzionerebbe con una coerenza debole.

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