Statistiken und Big Data

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Ich habe gerade zwei Millionen Regressionen durchgeführt - Integrierte Wahrscheinlichkeit

Ich arbeite derzeit daran, eine Methode zu implementieren, die in einem populären Artikel mit dem Titel "Ich habe gerade zwei Millionen Regressionen durchgeführt" verwendet wird. Die Grundidee dahinter ist, dass es bestimmte Fälle gibt, in denen nicht klar ist, welche Steuerelemente in das Modell aufgenommen werden sollen. In einem solchen …

9 likelihood-ratio

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Vorhersage des CPU- und GPU-Speicherbedarfs des DNN-Trainings

Angenommen, ich habe eine Modellarchitektur für tiefes Lernen sowie eine ausgewählte Mini-Batch-Größe. Wie leite ich daraus die erwarteten Speicheranforderungen für das Training dieses Modells ab? Betrachten Sie als Beispiel ein (nicht wiederkehrendes) Modell mit einer Eingabe der Dimension 1000, 4 vollständig verbundenen verborgenen Schichten der Dimension 100 und einer zusätzlichen …

9 deep-learning

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Skalierbare Dimensionsreduzierung

In Anbetracht der konstanten Anzahl von Merkmalen hat Barnes-Hut t-SNE eine Komplexität von , zufällige Projektionen und PCA eine Komplexität von was sie für sehr große Datenmengen "erschwinglich" macht.O ( n )O ( n logn )O(nlog⁡n)O(n\log n)O ( n )O(n)O(n) Andererseits weisen Verfahren, die auf mehrdimensionaler Skalierung beruhen , eine …

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Vorhersageintervall für einen zukünftigen Anteil der Erfolge unter Binomialeinstellung

Angenommen, ich passe eine Binomialregression an und erhalte die Punktschätzungen und die Varianz-Kovarianz-Matrix der Regressionskoeffizienten. Dadurch kann ich ein CI für den erwarteten Anteil der Erfolge in einem zukünftigen Experiment erhalten, , aber ich benötige ein CI für den beobachteten Anteil. Es wurden einige verwandte Antworten veröffentlicht, darunter Simulation (nehme …

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Zeitreihenvorhersage mit ARIMA vs LSTM

Das Problem, mit dem ich mich befasse, ist die Vorhersage von Zeitreihenwerten. Ich betrachte jeweils eine Zeitreihe und möchte anhand von beispielsweise 15% der Eingabedaten die zukünftigen Werte vorhersagen. Bisher bin ich auf zwei Modelle gestoßen: LSTM (Langzeit-Kurzzeitgedächtnis; eine Klasse wiederkehrender neuronaler Netze) ARIMA Ich habe beide ausprobiert und einige …

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Was ist mit "Laplace-Lärm" gemeint?

Ich schreibe derzeit einen Algorithmus für differenzielle Privatsphäre unter Verwendung des Laplace-Mechanismus. Leider habe ich keinen statistischen Hintergrund, daher sind mir viele Begriffe unbekannt. Jetzt stolpere ich über den Begriff: Laplace-Lärm . Um ein Dataset-Differential privat zu machen, sprechen alle Papiere nur über das Hinzufügen von Laplace-Rauschen gemäß der Laplace-Verteilung …

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Wie effizient ist Q-Learning mit neuronalen Netzen, wenn pro Aktion eine Ausgabeeinheit vorhanden ist?

Hintergrund: Ich verwende in meiner Lernaufgabe zur Verstärkung die Q-Wert-Näherung des neuronalen Netzwerks. Der Ansatz ist genau der gleiche wie der in dieser Frage beschriebene , jedoch ist die Frage selbst anders. Bei diesem Ansatz ist die Anzahl der Ausgaben die Anzahl der Aktionen, die wir ausführen können. In einfachen …

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Können standardisierte

Ich versuche, die Ergebnisse eines Artikels zu interpretieren, in dem mehrere Regressionen angewendet wurden, um verschiedene Ergebnisse vorherzusagen. Die -Werte (standardisierte B-Koeffizienten, definiert als β x 1 = B x 1 ⋅ S D x 1)ββ\beta wobeiydie abhängige Variable undx1ein Prädiktor ist) berichtet, scheint nicht mit dem gemeldetenR2übereinzustimmen:βx1=Bx1⋅SDx1SDyβx1=Bx1⋅SDx1SDy\beta_{x_1} = B_{x_1} …

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Wie berechnet man das Konfidenzintervall des x-Achsenabschnitts in einer linearen Regression?

Da der Standardfehler einer linearen Regression normalerweise für die Antwortvariable angegeben wird, frage ich mich, wie Konfidenzintervalle in die andere Richtung erhalten werden können - z. B. für einen x-Achsenabschnitt. Ich kann mir vorstellen, was es sein könnte, aber ich bin sicher, dass es einen einfachen Weg geben muss, dies …

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Verwenden neuronale Netze eine effiziente Codierung?

Meine Frage betrifft die Beziehung zwischen der Hypothese der effizienten Codierung, die auf der Wikipedia-Seite über effiziente Codierung und Lernalgorithmen für neuronale Netze beschrieben wird. Welche Beziehung besteht zwischen der Hypothese der effizienten Codierung und neuronalen Netzen? Gibt es neuronale Netzwerkmodelle, die explizit von der Hypothese der effizienten Codierung inspiriert …

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Definition der gewichteten kleinsten Quadratgewichte: R lm Funktion vs.

Kann mir jemand sagen, warum ich durch Rgewichtete kleinste Quadrate und manuelle Lösung durch Matrixoperation unterschiedliche Ergebnisse erhalte ? Insbesondere versuche ich, manuell zu lösen , wobei die Diagonalmatrix für Gewichte ist, die Datenmatrix ist, die Antwort ist Vektor. WAx=WbWAx=Wb\mathbf W \mathbf A\mathbf x=\mathbf W \mathbf bWW\mathbf WAA\mathbf Abb\mathbf b …

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Wie wird eine abgeschnittene Multinomialverteilung abgetastet?

Ich benötige einen Algorithmus, um eine abgeschnittene Multinomialverteilung abzutasten. Das ist, x⃗ ∼ 1Z.px11… P.xkkx1! … X.k!x→∼1Zp1x1…pkxkx1!…xk!\vec x \sim \frac{1}{Z} \frac{p_1^{x_1} \dots p_k^{x_k}}{x_1!\dots x_k!} wobei eine Normierungskonstante ist, hat positive Komponenten und . Ich betrachte nur Werte von im Bereich .→ x k ∑ x i = n → x …

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Ist die Summe einer großen Anzahl unabhängiger Cauchy-Zufallsvariablen normal?

Nach dem zentralen Grenzwertsatz tendiert die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der Summe einer großen unabhängigen Zufallsvariablen zu einer Normalen. Können wir daher sagen, dass die Summe einer großen Anzahl unabhängiger Cauchy-Zufallsvariablen ebenfalls normal ist?

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Was ist gewöhnlich in gewöhnlichen kleinsten Quadraten?

Ein Freund von mir hat kürzlich gefragt, was so gewöhnlich ist, über gewöhnliche kleinste Quadrate. Wir schienen in der Diskussion nicht weiterzukommen. Wir waren uns beide einig, dass OLS ein Sonderfall des linearen Modells ist, viele Verwendungszwecke hat, bekannt ist und ein Sonderfall vieler anderer Modelle ist. Aber ist das …

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Unvoreingenommener Schätzer des Poisson-Parameters

Die Anzahl der Unfälle pro Tag ist eine Poisson-Zufallsvariable mit dem Parameter . An 10 zufällig ausgewählten Tagen wurde die Anzahl der Unfälle mit 1,0,1,1,2,0,2,0,0,1 beobachtet ein unvoreingenommener Schätzer von ?λλ\lambdaeλeλe^{\lambda} Ich habe versucht, dies auf folgende Weise zu versuchen: Wir wissen, dass , aber . Was wird dann der …

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