Statistiken und Big Data

Fragen und Antworten für Personen, die sich für Statistik, maschinelles Lernen, Datenanalyse, Data Mining und Datenvisualisierung interessieren

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Gibt es ein angepasstes
Nachdem ich ein Quantil-Regressionsmodell in eine Arbeit aufgenommen habe, möchten die Gutachter, dass ich angepasstes in die Arbeit einbeziehe. Ich habe die Pseudo- s (aus der JASA-Arbeit von Koenker und Machado von 1999 ) für die drei für meine Studie interessanten Quantile berechnet .R2R2R^2R2R2R^2 Ich habe jedoch noch nie von …
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Relu vs Sigmoid vs Softmax als versteckte Schicht Neuronen
Ich habe mit einem einfachen neuronalen Netzwerk mit nur einer ausgeblendeten Ebene von Tensorflow gespielt und dann verschiedene Aktivierungen für die ausgeblendete Ebene ausprobiert: Relu Sigmoid Softmax (na ja, normalerweise wird Softmax in der letzten Schicht verwendet.) Relu bietet die beste Zuggenauigkeit und Validierungsgenauigkeit. Ich bin mir nicht sicher, wie …
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Ist der unvoreingenommene Maximum-Likelihood-Schätzer immer der beste unvoreingenommene Schätzer?
Ich weiß, dass es sich bei regelmäßigen Problemen um den Maximum Likelihood Estimator (MLE) handeln muss, wenn wir einen besten regelmäßigen unverzerrten Schätzer haben. Aber im Allgemeinen, wenn wir eine unvoreingenommene MLE haben, wäre es auch der beste unvoreingenommene Schätzer (oder sollte ich es UMVUE nennen, solange es die kleinste …
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Warum erfordern Bayes'sche Methoden keine mehrfachen Testkorrekturen?
Andrew Gelman schrieb einen ausführlichen Artikel darüber, warum beim Testen von Bayesian AB keine Korrektur mehrerer Hypothesen erforderlich ist: Warum wir uns (normalerweise) keine Sorgen über mehrere Vergleiche machen müssen , 2012. Ich verstehe nicht ganz: Warum erfordern Bayes'sche Methoden keine mehrfachen Testkorrekturen? A ~ Distribution1 + Common Distribution B …
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Warum Gradientenabstieg bei neuronalen Netzen verwenden?
Wenn ein neuronales Netzwerk unter Verwendung des Back-Propagation-Algorithmus trainiert wird, wird das Gradientenabstiegsverfahren verwendet, um die Gewichtsaktualisierungen zu bestimmen. Meine Frage ist: Anstatt die Gradientenabstiegsmethode zu verwenden, um den Minimalpunkt in Bezug auf ein bestimmtes Gewicht langsam zu lokalisieren, warum setzen wir nicht einfach die Ableitung und finde den Wert …
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Wie heißt dieses Diagramm, das falsche und wahre positive Raten anzeigt, und wie wird es generiert?
Das Bild unten zeigt eine kontinuierliche Kurve von falsch-positiven Raten gegenüber wahr-positiven Raten: Ich verstehe jedoch nicht sofort, wie diese Sätze berechnet werden. Wenn eine Methode auf einen Datensatz angewendet wird, weist sie eine bestimmte FP-Rate und eine bestimmte FN-Rate auf. Bedeutet das nicht, dass jede Methode einen einzelnen Punkt …
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Wie kann die Wahrscheinlichkeitsfunktion für die Binomialverteilung für die Parameterschätzung abgeleitet werden?
Gemäß Miller und Freund's Probability and Statistics for Engineers, 8ed (S. 217-218), wird die Wahrscheinlichkeitsfunktion zur Maximierung der Binomialverteilung (Bernoulli-Versuche) als angegeben L ( p ) = ∏ni = 1pxich( 1 - p )1 - xichL(p)=∏ich=1npxich(1-p)1-xichL(p) = \prod_{i=1}^np^{x_i}(1-p)^{1-x_i} Wie kommt man zu dieser Gleichung? Was die anderen Distributionen Poisson und …
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Warum produziert Laplace vor der Produktion spärliche Lösungen?
Ich habe die Literatur zur Regularisierung durchgesehen und oft Abschnitte gesehen, die die L2-Regulierung mit der Gaußschen Vorgängerversion und L1 mit Laplace auf Null zentriert verbinden. Ich weiß, wie diese Priors aussehen, aber ich verstehe nicht, wie sie sich beispielsweise in linearen Modellen als Gewichte übersetzen lassen. In L1 erwarten …
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Welche nicht-bayesianischen Methoden gibt es für prädiktive Schlussfolgerungen?
In der Bayes'schen Inferenz wird eine prädiktive Verteilung für zukünftige Daten abgeleitet, indem unbekannte Parameter herausintegriert werden. Die Integration über die posteriore Verteilung dieser Parameter ergibt eine posteriore Vorhersageverteilung - eine Verteilung für zukünftige Daten, die von den bereits beobachteten abhängig ist. Welche nicht-bayesianischen Methoden für die prädiktive Inferenz berücksichtigen …
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