Statistiken und Big Data

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Regularisierung und Feature-Skalierung beim Online-Lernen?

Nehmen wir an, ich habe einen logistischen Regressionsklassifikator. Beim normalen Batch-Lernen hätte ich einen Regularizer-Term, um eine Überanpassung zu verhindern und meine Gewichte klein zu halten. Ich würde auch meine Funktionen normalisieren und skalieren. In einer Online-Lernumgebung erhalte ich einen kontinuierlichen Datenstrom. Ich führe mit jedem Beispiel ein Gefälle-Update durch …

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Ist die logistische Regression ein nicht parametrischer Test?

Ich habe kürzlich die folgende Frage per E-Mail erhalten. Ich werde eine Antwort unten posten, aber ich war interessiert zu hören, was andere dachten. Würden Sie logistische Regression als nicht parametrischen Test bezeichnen? Nach meinem Verständnis reicht es nicht aus, einen Test einfach als nicht parametrisch zu kennzeichnen, da seine …

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Wie interpretiere ich die Kovarianzmatrix aus einer Kurvenanpassung?

Ich bin nicht so gut in Statistik, also entschuldige mich, wenn dies eine vereinfachende Frage ist. Ich passe eine Kurve an einige Daten an, und manchmal passen meine Daten am besten zu einem negativen Exponential in der Form a∗e(−b∗x)+ca∗e(−b∗x)+ca * e^{(-b * x)} + c , und manchmal ist die …

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Minimale Punktzahl für eine lineare Regression

Was wäre eine "vernünftige" minimale Anzahl von Beobachtungen, um nach einem Trend im Zeitverlauf mit einer linearen Regression zu suchen? Wie wäre es mit der Anpassung eines quadratischen Modells? Ich arbeite mit zusammengesetzten Indizes der Ungleichheit in der Gesundheit (SII, RII) und habe nur 4 Wellen der Umfrage, also 4 …

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Wie wählt man eine Fehlermetrik bei der Bewertung eines Klassifikators?

Ich habe verschiedene Fehlermetriken gesehen, die in den Kaggle-Wettbewerben verwendet wurden: RMS, Mean-Square, AUC, unter anderem. Was ist die allgemeine Faustregel bei der Auswahl einer Fehlermetrik, dh woher wissen Sie, welche Fehlermetrik für ein bestimmtes Problem verwendet werden soll? Gibt es irgendwelche Richtlinien?

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Verteilung, um die Situation widerzuspiegeln, in der einige Wartezeiten zu mehr Wartezeiten führen

Beim Lesen der Notizen von Blake Master zu Peter Thiels Vortrag über Start-ups bin ich auf diese Metapher der Technologiebegrenzung gestoßen: Stellen Sie sich die Welt als von Teichen, Seen und Ozeanen bedeckt vor. Du bist in einem Boot, in einem Gewässer. Aber es ist extrem neblig, so dass Sie …

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Die Operation des Zufalls in einer deterministischen Welt

In Steven Pinkers Buch " Bessere Engel unserer Natur" merkt er das an Wahrscheinlichkeit ist eine Frage der Perspektive. Einzelereignisse haben, aus ausreichender Nähe betrachtet, bestimmte Ursachen. Sogar ein Münzwurf kann aus den Startbedingungen und den Gesetzen der Physik vorhergesagt werden, und ein erfahrener Magier kann diese Gesetze jedes Mal …

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Vorteile von ROC-Kurven

Was sind die Vorteile der ROC-Kurven? Zum Beispiel klassifiziere ich einige Bilder, was ein binäres Klassifizierungsproblem ist. Ich extrahierte ungefähr 500 Merkmale und wendete einen Merkmalsauswahlalgorithmus an, um einen Satz von Merkmalen auszuwählen, dann wendete ich SVM zur Klassifizierung an. Wie kann ich in diesem Fall eine ROC-Kurve erhalten? Sollte …

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Multiple lineare Regression zum Testen von Hypothesen

Ich bin mit der Verwendung mehrerer linearer Regressionen vertraut, um Modelle verschiedener Variablen zu erstellen. Ich war jedoch neugierig, ob Regressionstests jemals zur Durchführung grundlegender Hypothesentests verwendet werden. Wenn ja, wie würden diese Szenarien / Hypothesen aussehen?

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Wie genau funktioniert die Auswahl von Chi-Quadrat-Features?

Ich weiß, dass für jedes Feature-Class-Paar der Wert der Chi-Quadrat-Statistik berechnet wird und mit einem Schwellenwert verglichen wird. Ich bin allerdings etwas verwirrt. Wenn es Merkmale und k gibtmmmkkk Klassen gibt, wie erstellt man die Kontingenztabelle? Wie entscheidet man, welche Features beibehalten und welche entfernt werden sollen? Jede Klarstellung wird …

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Welcher Algorithmus für maschinelles Lernen kann verwendet werden, um den Aktienmarkt vorherzusagen?

Alternativ zur Vorhersage von Devisenmärkten. Ich weiß, dass dies ziemlich kompliziert werden kann, daher suche ich zur Einführung einen einfachen Vorhersagealgorithmus mit einer gewissen Genauigkeit. (Es ist für ein M.Sc.-Universitätsprojekt, das vier Monate dauert) Ich habe gelesen, dass ein mehrschichtiges neuronales Netzwerk nützlich sein könnte. Irgendwelche Gedanken dazu? Darüber hinaus …

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Ob ein AR (P) -Prozess stationär ist oder nicht?

Wie kann in der Praxis beurteilt werden, ob ein AR (P) -Prozess stationär ist oder nicht? Wie ermittle ich die Reihenfolge für das AR- und MA-Modell?

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Wenn ich jede Probenbeobachtung in einem linearen Regressionsmodell wiederhole und die Regression erneut durchführe, wie würde sich dies auf das Ergebnis auswirken?

Angenommen, ich habe N Beobachtungen, möglicherweise mehrere Faktoren, und ich wiederhole jede Beobachtung zweimal (oder M Mal).

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Warum wird die Poisson-Verteilung gewählt, um Ankunftsprozesse in Problemen der Warteschlangentheorie zu modellieren?

Wenn wir Szenarien der Warteschlangentheorie betrachten, in denen Personen an einem bedienenden Knoten ankommen und sich in der Warteschlange befinden, wird normalerweise ein Poisson-Prozess verwendet, um die Ankunftszeiten zu modellieren. Diese Szenarien treten bei Netzwerkroutingproblemen auf. Ich würde mich über eine intuitive Erklärung freuen, warum ein Poisson-Prozess am besten geeignet …

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Sind die Zufallsvariablen

Können wir etwas über die Abhängigkeit einer Zufallsvariablen und eine Funktion einer Zufallsvariablen sagen? Zum Beispiel ist X2X2X^2 abhängig von XXX ?

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