Ich suche nach Referenzen zum Erstellen effektiver Grafiken / Datenvisualisierungen. Ich habe eine Reihe von Büchern gefunden, die zeigen, wie Datenvisualisierungen mit bestimmten Tools (wie R / ggplot vs python / pandas) erstellt werden, aber das ist nicht wirklich das, wonach ich suche. Ich suche nach einer Referenz, die verschiedene …
Frage: Hat jemand eine Empfehlung für eine Referenz, die "die am besten zugängliche" Einführung in die Richtungsstatistik ist ? Wenn ich "zugänglich" sage, meine ich, dass viele Autoren auf ihrem Gebiet so erfahren und sachkundig sind, dass sie Dinge, die für Neulinge verwirrend sind, oft als selbstverständlich betrachten. Wenn es …
Die traditionelle Kammregressionsschätzung ist β^ridge=(XTX+λI)−1XTYβ^ridge=(XTX+λI)−1XTY \hat{\beta}_{ridge} = (X^TX+\lambda I)^{-1} X^T Y ergibt sich aus dem Hinzufügen des .λ||β||22λ||β||22\lambda ||\beta||^2_2 Ich habe mich bemüht, Literatur über die Regularisierung auf einen bestimmten Wert zu finden . Insbesondere habe ich mir ein Ridge-Regressionsmodell angesehen, das die Form der Strafe wobei die anfängliche Schätzung …
Ich habe einen Stapel von Artikeln über Faltungsnetzwerke und das Lernen der Verstärkung gelesen. Ich erinnere mich an ein wichtiges Papier mit einer nicht rechteckigen Form der Faltungsschicht (die grüne Form in dieser albernen Zeichnung). Aber jetzt kann ich es nicht finden. Es könnte etwas Ähnliches wie das AlphaGo-Papier oder …
Ich versuche mehr über die Kernel-Maschinentheorie zu lernen und habe festgestellt, dass ich viel Hintergrundmathematik lernen muss. Deshalb suche ich nach guten Ressourcen dafür. Insbesondere: Ich habe das Buch Learning with Kernels von Schölkopf und Smola und sie beginnen, Fourier-Transformationen, Green-Funktionen, Operatoren (z. B. habe ich noch nie von einem …
Gibt es im Bereich der Statistik Konsens darüber, dass ein Buch die absolut beste Quelle ist und alle Aspekte des GLM vollständig abdeckt - von der Schätzung bis zur Schlussfolgerung - alles detailliert?
Angenommen, der Lernende beherrscht künstliche neuronale Netze und verfügt über einen Hintergrund im Bereich des verstärkten Lernens. Was sind einige gute Ressourcen (Bücher / Videos / Papiere / GitHub-Repo / etc.), Um mit dem vertieften Lernen zu beginnen?
Meine Hauptfrage: Welche Bibliographie würden Sie für die Theorie linearer Modelle empfehlen? Ich denke darüber nach, Flugzeugantworten auf komplexe Fragen zu erhalten: die Theorie der linearen Modelle von Ronald Christensen. Hat es hier jemals jemand gelesen? Was sind die Vor- und Nachteile des Buches? Ist die Briefgröße angemessen? Das mag …
Was ist die beste Vorgehensweise zum Trainieren und Bewerten eines Vorhersagealgorithmus für eine Zeitreihe? Zum Lernen von Algorithmen, die im Batch-Modus trainiert werden, kann ein naiver Programmierer den Rohdatensatz [(sample, expected prediction),...]direkt an die train()Methode des Algorithmus weitergeben . Dies zeigt normalerweise eine künstlich hohe Erfolgsrate, da der Algorithmus effektiv …
Kurze Frage: Kann mir jemand ein Zitat geben, mit dem ich die Verwendung von ML bei Modellvergleichen rechtfertigen kann? Hintergrund: Ich passe einige mehrstufige Modelle mit lme4 in R an und führe eine Reihe von Modellvergleichen durch. Ein Rezensent sagte mir, ich sollte REML (niemals ML) nur verwenden, wenn ein …
Aus dem Berry-Essen-Theorem kann ich ableiten supx ∈ R.∣∣∣P.(B ( p , n ) - n pn p q- -- -- -√≤ x ) - Φ ( x )∣∣∣≤C.(p2+q2)n p q- -- -- -√supx∈R.|P.(B.(p,n)- -npnpq≤x)- -Φ(x)|≤C.(p2+q2)npq\sup_{x\in\mathbb R}\left|P\left(\frac{B(p,n)-np}{\sqrt{npq}} \le x\right) - \Phi(x)\right| \le \frac{C(p^2+q^2)}{\sqrt{npq}} mit .C.≤ 0,4748C.≤0,4748C \le 0.4748 Meine Frage: …
We use cookies and other tracking technologies to improve your browsing experience on our website,
to show you personalized content and targeted ads, to analyze our website traffic,
and to understand where our visitors are coming from.
By continuing, you consent to our use of cookies and other tracking technologies and
affirm you're at least 16 years old or have consent from a parent or guardian.