Statistiken und Big Data

Was ist Bayesian Deep Learning und in welcher Beziehung steht es zur traditionellen Bayesianischen Statistik und zum traditionellen Deep Learning? Was sind die wichtigsten Konzepte und Mathematik? Kann ich sagen, dass es sich nur um nicht parametrische Bayes-Statistiken handelt? Was sind seine wegweisenden Arbeiten sowie seine aktuellen Hauptentwicklungen und -anwendungen? …

13 bayesian  deep-learning 

Gibt es eine Distribution oder kann ich mit einer anderen Distribution arbeiten, um eine Distribution wie die im Bild unten zu erstellen (Entschuldigung für die schlechten Zeichnungen)? Dabei gebe ich eine Zahl (0,2, 0,5 und 0,9 in den Beispielen) für die Position des Peaks und eine Standardabweichung (Sigma) an, die …

13 distributions  normal-distribution 

Sei Y1,Y2,Y3Y1,Y2,Y3Y_1,Y_2,Y_3 und Y4Y4Y_4 vier Zufallsvariablen, so dass E(Y1)=θ1−θ3; E(Y2)=θ1+θ2−θ3; E(Y3)=θ1−θ3; E(Y4)=θ1−θ2−θ3E(Y1)=θ1−θ3; E(Y2)=θ1+θ2−θ3; E(Y3)=θ1−θ3; E(Y4)=θ1−θ2−θ3E(Y_1)=\theta_1-\theta_3;\space\space E(Y_2)=\theta_1+\theta_2-\theta_3;\space\space E(Y_3)=\theta_1-\theta_3;\space\space E(Y_4)=\theta_1-\theta_2-\theta_3 , wobeiθ1,θ2,θ3θ1,θ2,θ3\theta_1,\theta_2,\theta_3 unbekannte Parameter sind. Man nehme auch andassVar(Yi)=σ2Var(Yi)=σ2Var(Y_i)=\sigma^2 ,i=1,2,3,4.i=1,2,3,4.i=1,2,3,4. Dann welche wahr ist? A. θ1,θ2,θ3θ1,θ2,θ3\theta_1,\theta_2,\theta_3 thgr ; 3 sind abschätzbar. B. θ1+θ3θ1+θ3\theta_1+\theta_3 ist abschätzbar. C. θ1−θ3θ1−θ3\theta_1-\theta_3 ist abschätzbar und 12(Y1+Y3)12(Y1+Y3)\dfrac{1}{2}(Y_1+Y_3)ist die …

13 self-study  estimation  inference 

Eine gebräuchliche Maßnahme zum Vergleich von zwei oder mehr Klassifizierungsmodellen besteht darin, die Fläche unter der ROC-Kurve (AUC) als Mittel zur indirekten Bewertung ihrer Leistung zu verwenden. In diesem Fall wird ein Modell mit einer größeren AUC normalerweise als leistungsstärker interpretiert als ein Modell mit einer kleineren AUC. Laut Vihinen, …

13 machine-learning  classification  roc  auc  model-evaluation 

Ich benutze ein Skript. Es ist für Kernaufzeichnungen. Ich habe einen Datenrahmen, der die verschiedenen Elementzusammensetzungen in den Spalten über eine gegebene Tiefe (in der ersten Spalte) zeigt. Ich möchte damit eine PCA durchführen und bin verwirrt über die zu wählende Standardisierungsmethode. Hat jemand von euch das benutzt clr(), um …

13 r  pca  normalization  compositional-data 

In letzter Zeit musste ich mehrere Artikel in Wirtschaftswissenschaften lesen (ein Bereich, mit dem ich nicht allzu vertraut bin). Eine Sache, die mir aufgefallen ist, ist, dass mit OLS angepasste lineare Regressionsmodelle allgegenwärtig sind, selbst wenn die Antwortvariable binär ist. Meine Frage lautet daher: Warum wird die lineare Regression beispielsweise …

13 regression  logistic  econometrics 

Wir beschäftigen uns mit der lognormalen Verteilung in einem Finanzkurs und in meinem Lehrbuch heißt es nur, dass dies wahr ist, was ich irgendwie frustrierend finde, da mein mathematischer Hintergrund nicht sehr ausgeprägt ist, ich aber die Intuition will. Kann mir jemand zeigen, warum das so ist?

13 distributions  expected-value  lognormal 

Douglas Bates gibt an, dass die folgenden Modelle äquivalent sind, "wenn die Varianz-Kovarianz-Matrix für die vektorwertigen Zufallseffekte eine spezielle Form hat, die als zusammengesetzte Symmetrie bezeichnet wird" ( Folie 91 in dieser Präsentation ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y ~ factor + …

13 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Wir wissen also, dass die Zufallssuche besser funktioniert als die Rastersuche, aber ein neuerer Ansatz ist die Bayes'sche Optimierung (unter Verwendung von Gauß'schen Prozessen). Ich habe einen Vergleich zwischen den beiden nachgeschlagen und nichts gefunden. Ich weiß, dass sie bei Stanfords cs231n nur zufällige Suche erwähnen, aber es ist möglich, …

13 bayesian  hyperparameter 

Ich habe diese Frage in Bezug auf eine groß angelegte Regression ( Link ) gelesen , in der whuber einen interessanten Punkt wie folgt hervorhob : "Nahezu jeder statistische Test, den Sie durchführen, ist so leistungsfähig, dass Sie mit ziemlicher Sicherheit einen" signifikanten "Effekt feststellen können. Sie müssen sich viel …

13 regression  statistical-significance 

Ich bin verwirrt zwischen den beiden Begriffen "Wahrscheinlichkeitsfunktion" und "Momentenfunktion". Wie unterscheiden sich diese Begriffe?

13 probability  distributions  terminology  intuition  mgf 

Ich wollte wissen, wie viel maschinelles Lernen optimiert werden muss. Soweit ich gehört habe, ist Statistik ein wichtiges mathematisches Thema für Menschen, die mit maschinellem Lernen arbeiten. Ebenso wie wichtig ist es für jemanden, der mit maschinellem Lernen arbeitet, etwas über konvexe oder nichtkonvexe Optimierung zu lernen?

13 machine-learning  optimization 

Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 2 Jahren . Diese Zeile gibt die ersten 4 Zeilen im Datenrahmen combinedfür zurückfeature_a combined.iloc[0:4]["feature_a"] Wie erwartet gibt …

13 python  pandas 

Mein Arbeitgeber führt derzeit eine unternehmensweite Umfrage zur Einstellung gegenüber dem Büro durch, z. B. zur Stimmung. In der Vergangenheit haben sie die Umfrage für alle Geschäftsbereiche (wir nehmen an, 10 sehr unterschiedliche Abteilungen) und alle Mitarbeiter in ihnen (insgesamt 1000 Mitarbeiter im gesamten Unternehmen) geöffnet. Die Anzahl der Mitarbeiter …

13 survey  survey-sampling 

Ich fühle mich wirklich dumm, wenn ich nur eine so grundlegende Frage stelle, aber hier ist: Wenn ich eine Zufallsvariable XXX , die die Werte 000 und annehmen kann 111, mit P(X=1)=pP(X=1)=pP(X=1) = p und P(X=0)=1−pP(X=0)=1−pP(X=0) = 1-p , dann werde ich nnn Proben daraus ziehen eine Binomialverteilung. Der Mittelwert …

13 variance  binomial