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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Warum verwenden wir nicht konstante Lernraten für anständige Gradienten für andere Dinge als neuronale Netze?
Deep-Learning-Literatur steckt voller cleverer Tricks bei der Verwendung nicht konstanter Lernraten beim Gradientenabstieg. Dinge wie Exponential Decay, RMSprop, Adagrad usw. sind einfach zu implementieren und in jedem Deep-Learning-Paket verfügbar, scheinen jedoch außerhalb neuronaler Netze nicht zu existieren. Gibt es einen Grund dafür? Wenn es den Menschen einfach egal ist, gibt …
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Hamiltonian Monte Carlo für Dummies
Können Sie Dummies Schritt für Schritt erklären, wie das Hamiltonianische Monte Carlo funktioniert? PS: Ich habe gelesen , die Antworten bereits hier, Hamilton - monte carlo , und hier, Hamilton - Monte Carlo gegen Sequential Monte Carlo , und hier, Hamilton - Monte Carlo: wie Sinn des Metropolis-Hasting Vorschlag zu …
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Welche Arten von statistischen Problemen dürften von Quantencomputern profitieren?
Wir stehen vor dem Aufkommen des Quantencomputers , wobei Quantensprachen Hardware-Quantencomputer antizipieren, die jetzt für simulierte Quantencomputer auf hohem und niedrigem Niveau verfügbar sind . Quantum Computing bringt neue elementare Funktionen wie Verschränkung und Teleportation von Qubits, Messung von Qubits und Überlagerung von Qubits. Welche Arten von statistischen Problemen werden …
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Warum verwendet die lineare Regression eine Kostenfunktion, die auf dem vertikalen Abstand zwischen der Hypothese und dem Eingabedatenpunkt basiert?
Angenommen, wir haben die Eingabe- (Prädiktor) und Ausgabedatenpunkte (Antwortdatenpunkte) A, B, C, D, E, und wir möchten eine Linie durch die Punkte einpassen. Dies ist ein einfaches Problem, um die Frage zu veranschaulichen, kann aber auch auf höhere Dimensionen ausgedehnt werden. Problemstellung Die derzeit beste Anpassung oder Hypothese wird durch …
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Definition der Familie einer Distribution?
Hat eine Familie einer Distribution eine andere Definition für Statistik als in anderen Disziplinen? Im Allgemeinen ist eine Kurvenfamilie ein Satz von Kurven, von denen jede durch eine Funktion oder Parametrisierung gegeben ist, in der einer oder mehrere der Parameter variiert werden. Solche Familien werden beispielsweise zur Charakterisierung von elektronischen …
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Was ist ein robuster statistischer Test? Was ist ein leistungsfähiger statistischer Test?
Einige statistische Tests sind robust und andere nicht. Was genau bedeutet Robustheit? Überraschenderweise konnte ich auf dieser Seite keine solche Frage finden. Darüber hinaus werden manchmal die Robustheit und die Leistungsfähigkeit eines Tests gemeinsam erörtert. Und intuitiv konnte ich nicht zwischen den beiden Konzepten unterscheiden. Was ist ein leistungsfähiger Test? …
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Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese wahr ist
Das mag eine häufige Frage sein, aber ich habe nie eine zufriedenstellende Antwort gefunden. Wie bestimmen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese wahr (oder falsch) ist? Angenommen, Sie geben den Schülern zwei verschiedene Versionen eines Tests und möchten feststellen, ob die Versionen gleichwertig sind. Sie führen einen t-Test durch und …
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Wie kann es in einem Sattelpunkt gefangen werden?
Ich bin derzeit ein bisschen verwirrt darüber, wie der Mini-Batch-Gefälle-Abstieg in einem Sattelpunkt gefangen werden kann. Die Lösung könnte zu trivial sein, als dass ich sie nicht verstehe. Sie erhalten in jeder Epoche eine neue Stichprobe und es wird ein neuer Fehler basierend auf einer neuen Charge berechnet, sodass die …
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Was ist das kleinste
β^λ=argminβ∈Rp12n∥y−Xβ∥22+λ∥β∥1,β^λ=arg⁡minβ∈Rp12n‖y−Xβ‖22+λ‖β‖1,\hat\beta^\lambda = \arg\min_{\beta \in \mathbb{R}^p} \frac{1}{2n} \|y - X \beta\|_2^2 + \lambda \|\beta\|_1,ithithi^{th}xi∈Rpxi∈Rpx_i \in \mathbb{R}^pX∈Rn×pX∈Rn×pX \in \mathbb{R}^{n \times p}yiyiy_ii=1,…ni=1,…ni=1, \dots n Wir wissen, dass für die Lassoschätzung . (Siehe zum Beispiel den Bereich der Lasso und Ridge-Tuning-Parameter .) In einer anderen Notation drückt dies aus, dass . Beachten Sie, dassWir …
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Intuition für Support Vector Machines und die Hyperebene
In meinem Projekt möchte ich ein logistisches Regressionsmodell zur Vorhersage der binären Klassifikation (1 oder 0) erstellen. Ich habe 15 Variablen, von denen 2 kategorisch sind, während der Rest eine Mischung aus kontinuierlichen und diskreten Variablen ist. Um ein logistisches Regressionsmodell anzupassen, wurde mir geraten, die lineare Trennbarkeit entweder mit …
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