Nachdem ich kürzlich mein Doktorandenprogramm in Statistik abgeschlossen hatte, hatte ich in den letzten Monaten begonnen, nach einer Arbeit im Bereich Statistik zu suchen. Fast jedes Unternehmen, das ich in Betracht zog, hatte eine Stellenanzeige mit der Berufsbezeichnung " Data Scientist ". Tatsächlich fühlte es sich so an, als wären …
Ich benutze Python Keras packagefür neuronales Netzwerk. Dies ist der Link . Ist batch_sizegleich der Anzahl von Testproben? Aus Wikipedia haben wir diese Informationen: In anderen Fällen kann das Auswerten des Summengradienten jedoch teure Auswertungen der Gradienten von allen Summandenfunktionen erfordern. Wenn der Trainingssatz riesig ist und keine einfachen Formeln …
Statistik ist überall; Die gebräuchliche Verwendung statistischer Begriffe ist jedoch häufig unklar. Die Begriffe Wahrscheinlichkeit und Gewinnchancen werden trotz ihrer gut definierten und unterschiedlichen mathematischen Ausdrücke im Laien-Englisch austauschbar verwendet. Wenn man den Begriff Wahrscheinlichkeit nicht von der Wahrscheinlichkeit trennt, verwirrt dies Ärzte routinemäßig, die versuchen, die Wahrscheinlichkeit von Brustkrebs …
Was ist Kovarianz im Klartext und wie hängt sie mit den Begriffen Abhängigkeit , Korrelation und Varianz-Kovarianz-Struktur in Bezug auf Wiederholungsentwürfe zusammen?
In einem kürzlich abgehaltenen Kolloquium behauptete die Zusammenfassung des Redners, sie würden maschinelles Lernen anwenden. Während des Vortrags bestand das einzige, was mit maschinellem Lernen zu tun hatte, darin, dass sie eine lineare Regression ihrer Daten durchführen. Nach der Berechnung der Best-Fit-Koeffizienten im 5D-Parameterraum verglichen sie diese Koeffizienten in einem …
Ich bin kein Statistiker, sondern ein Software-Ingenieur. Doch die Statistik kommt sehr hoch. Während meines Studiums für die Certified Software Development Associate-Prüfung tauchen häufig Fragen speziell zu Fehlern des Typs I und des Typs II auf (Mathematik und Statistik machen 10% der Prüfung aus). Ich habe Probleme, immer die richtigen …
Ich bin ziemlich oft auf den Begriff "geschlossene Lösung" gestoßen. Was bedeutet eine geschlossene Lösung? Wie kann man feststellen, ob es für ein bestimmtes Problem eine formschlüssige Lösung gibt? Bei der Online-Suche habe ich einige Informationen gefunden, aber nichts im Zusammenhang mit der Entwicklung eines statistischen oder probabilistischen Modells / …
Beim maschinellen Lernen wird über Zielfunktion, Kostenfunktion und Verlustfunktion gesprochen. Sind sie nur verschiedene Namen der gleichen Sache? Wann benutzt man sie? Was sind die Unterschiede, wenn sie sich nicht immer auf dasselbe beziehen?
Da es sich bei der logistischen Regression um ein statistisches Klassifizierungsmodell handelt, das sich mit kategorienabhängigen Variablen befasst, warum wird es nicht als logistische Klassifizierung bezeichnet ? Sollte der Name "Regression" nicht Modellen vorbehalten sein, die sich mit stetigen abhängigen Variablen befassen?
Die Ökonometrie überschneidet sich erheblich mit der traditionellen Statistik, verwendet jedoch häufig eine eigene Fachsprache zu einer Vielzahl von Themen ("Identifizierung", "exogen" usw.). Ich habe einmal von einem Professor für angewandte Statistik in einem anderen Fachgebiet gehört, dass die Terminologie häufig unterschiedlich ist, die Konzepte jedoch gleich sind. Es hat …
Ich weiß, was Momente sind und wie man sie berechnet und wie man die Momentgenerierungsfunktion verwendet, um Momente höherer Ordnung zu erhalten. Ja, ich kenne die Mathematik. Jetzt, wo ich mein Statistikwissen für die Arbeit verbessern muss, dachte ich, ich könnte diese Frage genauso gut stellen - es nervt mich …
In der Literatur zu hierarchischen / mehrstufigen Modellen habe ich oft über "verschachtelte Modelle" und "nicht verschachtelte Modelle" gelesen, aber was bedeutet das? Könnte mir vielleicht jemand einige Beispiele geben oder mir die mathematischen Implikationen dieser Formulierung erklären?
Was ist der Unterschied zwischen einem Feed-Forward- und einem rekurrenten neuronalen Netzwerk? Warum würden Sie eine übereinander verwenden? Gibt es andere Netzwerktopologien?
Mir ist klar, dass dies pedantisch und banal ist, aber als Forscher auf einem Gebiet außerhalb der Statistik mit begrenzter formaler Ausbildung in Statistik frage ich mich immer, ob ich "p-value" richtig schreibe. Speziell: Soll das "p" groß geschrieben werden? Soll das "p" kursiv geschrieben werden? (Oder in mathematischer Schrift, …
Obwohl ich diese Begriffe 502847894789-mal gesehen habe, kann ich mich ein Leben lang nicht an den Unterschied zwischen Sensibilität, Spezifität, Präzision, Genauigkeit und Erinnerung erinnern. Das sind ziemlich einfache Konzepte, aber die Namen sind für mich sehr uninteressant, deshalb verwechsle ich sie immer wieder. Was ist eine gute Möglichkeit, über …
Wir Statistiker verwenden viele Wörter auf eine Art und Weise, die sich geringfügig von der Art und Weise unterscheidet, wie alle anderen sie verwenden. Dies verursacht viele Probleme, wenn wir lehren oder erklären, was wir tun. Ich beginne eine Liste (und füge jetzt per Kommentar einige Definitionen hinzu): Macht ist …
Ich habe gesehen, dass "Residuen" unterschiedlich definiert sind als "vorhergesagte minus tatsächliche Werte" oder "tatsächliche minus vorausgesagte Werte". Um zu veranschaulichen, dass beide Formeln weit verbreitet sind, vergleichen Sie die folgenden Websuchen: Rest "vorhergesagt minus tatsächlich" Rest "Ist minus vorhergesagt" In der Praxis macht es fast keinen Unterschied, da das …
Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als prozentuale Erhöhung interpretieren, …
Wenn ich "gleitender Durchschnitt" in Bezug auf eine Zeitreihe lese, denke ich etwas wie oder vielleicht ein gewichteter Durchschnitt wie0,5xt-1+0,3xt-2+0,2xt-3. (Mir ist klar, dass dies tatsächlich AR (3) -Modelle sind, aber das ist, worauf mein Gehirn abzielt.) Warum sind MA (q) -Modelle Formeln von Fehlertermen oder "Innovationen"? Was hat{ϵ}mit einem …
Ich verwende in meinem Buch hauptsächlich "Gaußsche Verteilung", aber jemand hat mir nur vorgeschlagen, auf "normale Verteilung" zu wechseln. Besteht ein Konsens darüber, welcher Begriff für Anfänger verwendet werden soll? Natürlich sind die beiden Begriffe Synonyme , daher handelt es sich nicht um eine inhaltliche Frage, sondern lediglich darum, welcher …
Gibt es einen tiefen Unterschied zwischen einer Normal- und einer Gaußschen Verteilung? Ich habe viele Artikel gesehen, in denen sie unterschiedslos verwendet wurden, und ich bezeichne sie normalerweise auch als dasselbe. Mein PI hat mir kürzlich mitgeteilt, dass es sich bei einem Normalfall um den speziellen Fall des Gaußschen mit …
Ich habe mich gefragt, welcher Unterschied und welche Beziehung zwischen Vorhersage und Vorhersage besteht. Besonders in Zeitreihen und Regressionen? Habe ich zum Beispiel Recht, dass: In Zeitreihen scheint Prognose zu bedeuten, zukünftige Werte anhand vergangener Werte einer Zeitreihe zu schätzen. In der Regression scheint Vorhersage zu bedeuten, einen Wert zu …
Ich lese gerade " Eine Einführung in das statistische Lernen ". In Kapitel 2 diskutieren sie den Grund für die Schätzung einer Funktion .fff 2.1.1 Warum schätzen ?fff Es gibt zwei Hauptgründe, warum wir f abschätzen möchten : Vorhersage und Inferenz . Wir diskutieren nacheinander. Ich habe es ein paarmal …
Ich habe mich nur gefragt, warum Regressionsprobleme "Regressionsprobleme" genannt werden. Was ist die Geschichte hinter dem Namen? Eine Definition für Regression: "Rückfall in einen weniger perfekten oder entwickelten Zustand."
Ich bin ein Software-Ingenieur, der maschinelles Lernen lernt, insbesondere durch die maschinellen Lernkurse von Andrew Ng . Beim Studium der linearen Regression mit Regularisierung habe ich Begriffe gefunden, die verwirrend sind: Regression mit L1-Regularisierung oder L2-Regularisierung LASSO Gratregression Also meine Fragen: Ist die Regression mit L1-Regularisierung genau das gleiche wie …
Kann mir jemand sagen, was mit dem Ausdruck "schwacher Lernender" gemeint ist? Soll es eine schwache Hypothese sein? Ich bin verwirrt über die Beziehung zwischen einem schwachen Lernenden und einem schwachen Klassifikator. Sind beide gleich oder gibt es einen Unterschied? In dem Adaboost-Algorithmus T=10. Was ist damit gemeint? Warum wählen …
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