Statistiken und Big Data

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Von exp (Koeffizienten) zu Odds Ratio und deren Interpretation in Logistic Regression mit Faktoren

Ich führte eine lineare Regression der Akzeptanz im College durch, die sich nach den SAT-Werten und dem familiären / ethnischen Hintergrund richtete. Die Daten sind fiktiv. Dies ist ein Follow-up zu einer vorherigen Frage, die bereits beantwortet wurde. Die Frage konzentriert sich auf die Erfassung und Interpretation von Quotenverhältnissen, wenn …

14 r regression logistic

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Gleicher Mittelwert, unterschiedliche Varianz

Angenommen, Sie haben acht Läufer, die ein Rennen laufen. Die Verteilung der einzelnen Laufzeiten ist normal und hat beispielsweise jeweils einen Mittelwert von 111111 Sekunden. Die Standardabweichung von Läufer eins ist die kleinste, zwei die zweitkleinste, die drittkleinste usw. und acht die größte. Zwei Fragen verwirren mich: (1) Mit welcher …

14 probability normal-distribution mathematical-statistics order-statistics

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Gibt es einen Unterschied zwischen dem Training eines gestapelten Autoencoders und einem neuronalen Netzwerk mit zwei Schichten?

Angenommen, ich schreibe einen Algorithmus zum Aufbau eines gestapelten 2-Schichten-Autoencodierers und eines neuronalen 2-Schichten-Netzwerks. Sind sie die gleichen Dinge oder der Unterschied? Ich verstehe, dass ich beim Erstellen eines gestapelten Autoencoders Schicht für Schicht erstellen würde. Für ein neuronales Netzwerk initialisiere ich alle Parameter im Netzwerk und leite sie dann …

14 neural-networks deep-learning autoencoders

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Dirichlet-Prozesse für Clustering: Wie gehe ich mit Etiketten um?

F: Was ist die Standardmethode zum Clustering von Daten mithilfe eines Dirichlet-Prozesses? Bei Verwendung von Gibbs treten während der Probenahme Cluster auf und verschwinden. Außerdem haben wir ein Identifizierungsproblem, da die posteriore Verteilung für Cluster-Relabelings nicht relevant ist. Wir können also nicht sagen, welches der Cluster eines Benutzers ist, sondern …

14 bayesian clustering mcmc dirichlet-process identifiability

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Am besten empfohlene Lehrbücher zum Bootstrap-Resampling?

Ich wollte nur fragen, welche Ihrer Meinung nach die besten verfügbaren Bücher über Bootstrap da draußen sind. Damit meine ich nicht unbedingt nur das, was die Entwickler geschrieben haben. Könnten Sie bitte angeben, welches Lehrbuch für Sie das beste für Bootstrap ist, das die folgenden Kriterien abdeckt? Die philosophische / …

14 sampling model-selection bootstrap references resampling

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Wie viele Daten benötigen Sie für ein Faltungsnetzwerk?

Wenn ich ein Convolutional Neural Network (CNN) mit etwa 1.000.000 Parametern habe, wie viele Trainingsdaten werden benötigt (vorausgesetzt, ich mache einen stochastischen Gradientenabstieg)? Gibt es eine Faustregel? Zusätzliche Hinweise: Wenn ich einen stochastischen Gradientenabstieg durchgeführt habe (z. B. 64 Patches für 1 Iteration), kann die Genauigkeit des Klassifikators nach ~ …

14 machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network

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Fragen zum Q-Learning mit neuronalen Netzen

Ich habe Q-Learning implementiert, wie in http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf Um ca. F (S, A) Ich verwende eine neuronale Netzwerkstruktur wie die folgende: Aktivierung Sigmoid Eingänge, Anzahl der Eingänge + 1 für Aktionsneuronen (alle Eingänge skaliert 0-1) Ausgänge, einzelner Ausgang. Q-Wert N Anzahl der M ausgeblendeten Ebenen. Explorationsmethode zufällig 0 <rand () <propExplore …

14 machine-learning neural-networks reinforcement-learning

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Was bedeutet es, eine Variable gegen eine andere zu regressieren?

Wenn wir sagen, um gegen X zu regressieren , meinen wir dann, dass X die unabhängige Variable und Y die abhängige Variable ist? dh Y = a X + b .YYYXXXXXXY=aX+bY=aX+bY =aX + b

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Wie ist der „Fundamentalsatz der Faktoranalyse“ auf PCA anwendbar, oder wie sind PCA-Ladungen definiert?

Ich bin gerade dabei, ein Dia-Set für die "Faktoranalyse" zu durchlaufen (PCA, soweit ich das beurteilen kann). Darin wird der "Fundamentalsatz der Faktoranalyse" abgeleitet, der besagt, dass die Korrelationsmatrix der in die Analyse Daten ( ) unter Verwendung der Matrix der Faktorladungen ( ) wiederhergestellt werden kann :RR\bf RAA\bf A …

14 pca factor-analysis terminology definition

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Was sind die Unterschiede zwischen AUC und F1-Score?

F1-Score ist das harmonische Mittel für Präzision und Erinnerung. Die y-Achse des Rückrufs ist eine echte positive Rate (die auch Rückruf ist). Manchmal können Klassifikatoren einen geringen Rückruf aufweisen, aber eine sehr hohe AUC. Was bedeutet das? Was sind die Unterschiede zwischen AUC und F1-Score?

14 machine-learning precision-recall auc accuracy

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Warum ist die Definition eines konsistenten Schätzers so wie sie ist? Was ist mit alternativen Definitionen von Konsistenz?

Zitat aus Wikipedia: In der Statistik ist ein konsistenter Schätzer oder ein asymptotisch konsistenter Schätzer ein Schätzer - eine Regel zum Berechnen von Schätzungen eines Parameters - mit der Eigenschaft, dass die resultierende Folge von Schätzungen mit zunehmender Anzahl verwendeter Datenpunkte mit einer Wahrscheinlichkeit gegen konvergiert .θ ∗θ∗θ∗θ^*θ∗θ∗θ^* Um diese …

14 machine-learning mathematical-statistics consistency

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Was ist der Unterschied zwischen Zeitreihenökonometrie und Paneldatenökonometrie?

Diese Frage mag sehr naiv sein, aber die Art, wie ich Ökonometrie unterrichtet habe, ist sehr verwirrt, wenn es einen Unterschied zwischen Zeitreihen- und Paneldatenmethode gibt. In Bezug auf Zeitreihen habe ich Themen wie Kovarianz stationär, AR, MA usw. behandelt. In Bezug auf Paneldaten habe ich nur Diskussionen in Form …

14 time-series econometrics panel-data

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Freiheitsgrade für Welch t-Test melden

Der Welch-t-Test für ungleiche Varianzen (auch als Welch-Satterthwaite oder Welch-Aspin bekannt) weist im Allgemeinen nicht ganzzahlige Freiheitsgrade auf . Wie sollen diese Freiheitsgrade bei der Meldung der Testergebnisse angegeben werden? "Es ist üblich, vor dem Abrufen von Standardtabellen auf die nächste ganze Zahl abzurunden", wie aus verschiedenen Quellen hervorgeht * …

14 t-test degrees-of-freedom reporting

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Unterstützt Support Vector Machine einen unausgeglichenen Datensatz?

Bewältigt SVM einen unausgeglichenen Datensatz? Sind das irgendwelche Parameter (wie C oder Fehlklassifizierungskosten), die mit dem unausgeglichenen Datensatz umgehen?

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Wie verwende ich die Delta-Methode, während die Ableitung erster Ordnung Null ist?

http://en.wikipedia.org/wiki/Delta_method In dem Wikipedia-Artikel wurde angenommen, dass g′(θ)g′(θ)g'(\theta) existieren muss und dass g′(θ)g′(θ)g'(\theta) Wert ungleich Null ist. Ist es möglich, die asymptotische Verteilung für √ zu finden n−−√(g(Xn)−g(θ))n(g(Xn)−g(θ))\sqrt{n}(g(X_n)-g(\theta)) mit derdassg'(θ)g′(θ)g′(θ)g'(\theta)Null undn−−√(Xn−θ)→dN(0,σ2)n(Xn−θ)→dN(0,σ2)\sqrt{n}(X_n-\theta) \stackrel{d}{\rightarrow} N(0,\sigma^2)&dgr;

14 delta-method