통계 및 빅 데이터

Google, Wikipedia, Google Scholar 등을 검색했지만 자동 인코더의 출처를 찾을 수 없습니다. 어쩌면 그것은 매우 점진적으로 진화 한 개념 중 하나 일 것입니다. 분명한 출발점을 찾아내는 것은 불가능하지만 여전히 개발의 주요 단계에 대한 요약을 찾고 싶습니다. autoencoders 장 이안 Goodfellow, 요 수아 벤 지오와 아론 Courville의 깊은 학습 책은 말합니다 …

14 neural-networks  autoencoders  history 

아래에 설명 된 프로세스가 유효하고 수용 가능하며 정당화가 가능한지 알고 싶습니다. 아이디어 :지도 학습 알고리즘은 데이터에 대한 기본 구조 / 분포를 가정하지 않습니다. 하루가 끝나면 포인트 견적을 출력합니다. 어떻게 든 추정치의 불확실성을 정량화하기를 희망합니다. 이제 ML 모델 구축 프로세스는 본질적으로 임의적입니다 (예 : 하이퍼 파라미터 튜닝을위한 교차 검증 및 확률 …

14 machine-learning  confidence-interval  bootstrap  supervised-learning  gbm 

인과 관계에 대한 일부 문헌 리뷰에서 연산자를 어디에서나 보았습니다 예 : wikipedia 항목 참조 ). 그러나이 연산자에 대한 공식적이고 일반적인 정의를 찾을 수 없습니다.디o ( x )do(x)do(x) 누군가 내가 이것에 대한 좋은 참조를 지적 할 수 있습니까? 특정 실험에서의 해석보다는 일반적인 정의에 관심이 있습니다.

14 references  causality  definition 

2 샘플 KS 테스트의 해석을 이해하는 데 어려움이 있으며 2 그룹 사이의 일반 t 테스트와 어떻게 다른가요? 남자와 여자가 ​​어떤 일을하고 있고 그 일에서 몇 가지 점수를 얻습니다. 저의 궁극적 인 목표는 남성과 여성이 그 과제를 다르게 수행하는지 여부를 결정하는 것입니다 그래서 내가 할 수있는 한 가지는 두 그룹 사이에서 …

14 distributions  t-test  interpretation  kolmogorov-smirnov 

전통적으로 혼합 모델을 사용하여 종 방향 데이터, 즉 다음과 같은 데이터를 모델링합니다. id obs age treatment_lvl yield 1 0 11 M 0.2 1 1 11.5 M 0.5 1 2 12 L 0.6 2 0 17 H 1.2 2 1 18 M 0.9 우리는 다른 사람에 대한 임의의 가로 채기 또는 …

14 machine-learning  data-transformation  random-forest  panel-data  large-data 

R에는 일반화 된 추가 모델을위한 gam 및 mgcv 라이브러리가 있습니다. 그러나 파이썬 생태계에서 해당 항목을 찾는 데 어려움이 있습니다 (statsmodels에는 샌드 박스에 프로토 타입 만 있습니다). 누구나 기존 파이썬 라이브러리를 알고 있습니까? 이것이 아니라면 scikit-learn을 개발 / 기고하기에 좋은 프로젝트 일 수 있다는 것을 누가 알겠습니까?

14 gam 

릿지 회귀 분석에서 최소화 할 목적 함수는RSS+λ∑β2j.RSS+λ∑βj2.\text{RSS}+\lambda \sum\beta_j^2. Lagrange multiplier 방법을 사용하여이를 최적화 할 수 있습니까? 아니면 그것이 바로 차별화인가?

14 regression  regularization  ridge-regression 

컨텍스트 : 매개 변수로 표시되지 않는 산점도에 선을 그리려면에서를 사용 geom_smooth()하고 ggplot있습니다 R. 자동으로 반환 geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the smoothing method.내가 GAM이 일반화 된 첨가제 모델을 의미 …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

Thompson Sampling 과 작동 방식 을 이해할 수 없습니다 . 나는 Multi Arm Bandit에 대해 읽었고 Upper Confidence Bound Algorithm을 읽은 후 Thompson Sampling이 UCB보다 성능이 우수하다고 많은 텍스트를 제안했습니다. 평신도 또는 간단한 용어로 Thompson Sampling이란 무엇입니까? 추가 이해를 위해 참조 기사를 자유롭게 제공하십시오.

14 machine-learning  definition  multiarmed-bandit 

영화를 사용자에게 추천하기 위해 동적 모델을 구현하려고합니다. 추천은 사용자가 영화를 보거나 평가할 때마다 업데이트되어야합니다. 간단하게하기 위해 두 가지 요소를 고려할 생각입니다. 사용자가 다른 영화의 과거 등급 사용자가 특정 과거 영화를 본 시간 그러한 모델을 어떻게 설정하고, 학술 문헌에서 권장하는 것은 무엇입니까? 나는이 분야에서 새로운 사람이고 선형 회귀 모델이 매개 변수 …

14 machine-learning  recommender-system  dynamic-regression 

일반화 된 선형 모형의 출력의 일부로, 널 및 잔차 편차가 모형을 평가하는 데 사용됩니다. : 나는 종종 예를 들어, 포화 모델의 로그 가능성의 표현이 양의 공식을 참조 /stats//a/113022/22199 , 로지스틱 회귀는 어떻게 포화 모델을 얻기 위해 내가 이해하는 한 포화 된 모델은 관측 된 반응에 완벽하게 맞는 모델입니다. 따라서 내가 …

14 regression  generalized-linear-model  deviance  log-likelihood 

내 다른 질문 에서 영감을 받아 함수 의 확률 밀도 함수 (PDF) 모드를 어떻게 찾 습니까?에프( x )f(x)f(x) 이에 대한 "요리 책"절차가 있습니까? 분명히이 작업은 처음에 보이는 것보다 훨씬 어렵습니다.

14 pdf  function  mode  shortest-half 

두꺼운 꼬리 분포 와 긴 꼬리 분포에 대한 판독 결과에서 나는 모든 긴 꼬리 분포가 두꺼운 꼬리 이지만 모든 두꺼운 꼬리 분포가 긴 꼬리는 아니라는 것을 이해했습니다 . 누군가 다음과 같은 예를 들어 주시겠습니까? 긴꼬리 인 연속적이고 대칭적인 제로 평균 밀도 함수 꼬리가 무겁지만 꼬리가 긴 연속적이고 대칭적인 제로 평균 …

14 distributions  heavy-tailed 

다음 코드를 사용하여 로지스틱 회귀를 만들었습니다. full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) 그런 다음 출력을 사용하여 최종 모델을 만들었습니다. final.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg + IP_util_E2_m02_flg + AE_NumVisit1_flg + OP_NumVisit1_m01_flg + IP_TotLoS_m02 + Ft1_45 + IP_util_E1_m05_flg + IP_TotPrNonElecLoS_m02 + IP_util_E2pl_m03_flg …

14 r  probability  logistic 

질문 : 숫자 자체를 입력으로 만 사용하여 홀수와 짝수를 구별하도록 NN을 훈련시킬 수 있습니까? 다음과 같은 데이터 집합이 있습니다. Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 나는 두 개의 입력 뉴런 (하나는 가변 수, 다른 하나는 바이어스 …

14 machine-learning  classification  categorical-data  neural-networks  genetic-algorithms