통계 및 빅 데이터

배경 컴퓨터 과학, 수학 및 때로는 다른 분야에서 "비공식적 인"예는 재미있을뿐만 아니라 특정 개념을 설명하는 데 도움이됩니다. Bogosort 및 Slowsort 는 특히 다른 정렬 알고리즘과 비교할 때 알고리즘의 속성을 이해하는 데 사용할 수있는 매우 비효율적 인 정렬 알고리즘입니다. 밀교 프로그래밍 언어 는 프로그래밍 언어 의 개념이 얼마나 광범위한지를 보여주고 좋은 …

11 hypothesis-testing  teaching  humor 

참고 문헌에 따르면 1 권 , 2 권 과 종이 . 정규화 된 회귀 (Ridge, LASSO 및 Elastic Net)와 제약 조건 간에는 동등한 내용이 언급되어 있습니다. Cross Validated 1 및 Cross Validated 2 도 살펴 보았지만 그 동등성 또는 논리에 대한 명확한 답변을 볼 수는 없습니다. 내 질문은 Karush–Kuhn–Tucker (KKT)를 …

11 regression  optimization  lasso  ridge-regression  elastic-net 

내가 이해하는 한 그것은 (적어도 Wikipedia가 그것을 정의 하는 방법입니다 ). 그러나 나는 Efron * (강조 추가)에 의해이 진술을 찾았습니다. Markov 체인 Monte Carlo (MCMC)는 현대 베이지안 통계의 성공 사례입니다. MCMC와 자매 방법 인 "Gibbs sampling" 은 분석 표현에 비해 너무 복잡한 상황에서 사후 분포의 수치 계산을 허용합니다. 그리고 지금 …

11 mcmc  gibbs 

최근에 나는 문헌에서 '무우 행 (freelihood-free)'방법이 사용되는 것을 알고있다. 그러나 나는 그것이 될 추론 또는 최적화 방법에 대해 무엇을 의미하는지에 취소하고 있지 않다 가능성이없는 . 기계 학습에서 목표는 보통 신경망의 가중치와 같은 기능에 맞는 일부 매개 변수의 가능성을 최대화하는 것입니다. 그렇다면 가능성이없는 접근법 의 철학은 정확히 무엇이며 GAN과 같은 적대적인 …

11 machine-learning  deep-learning  maximum-likelihood  generative-models  abc 

잦은 통계에서 95 % 신뢰 구간은 무한 횟수 반복 될 경우 시간의 실제 매개 변수 95 %를 포함하는 구간 생성 절차입니다. 이것이 왜 유용한가요? 신뢰 구간은 종종 오해됩니다. 매개 변수가 95 % 확신 할 수있는 구간 이 아닙니다 (유사한 베이지안 신뢰 구간을 사용하지 않는 한). 신뢰 구간은 미끼와 같은 느낌입니다. …

11 hypothesis-testing  bayesian  mathematical-statistics  confidence-interval  frequentist 

나는 종종 사람들이 베이지안 계층 모델에서 정보 차용 또는 정보 공유에 대해 이야기합니다. 이것이 실제로 무엇을 의미하는지, 이것이 베이지안 계층 모델에 고유한지에 대한 직접적인 대답을 얻을 수없는 것 같습니다. 나는 일종의 아이디어를 얻습니다. 계층의 일부 수준은 공통 매개 변수를 공유합니다. 나는 이것이 어떻게 "정보 차용"으로 해석되는지 전혀 모른다. "정보 차용"/ …

11 machine-learning  bayesian  multilevel-analysis  terminology  hierarchical-bayesian 

훈련 된 모델을 불균형 데이터 세트에서 테스트하고 싶습니다. 균형 레이블이 지정된 데이터 집합 (스팸 / 스팸이 아닌)에서 합성 데이터를 생성하는 데 사용할 수있는 알고리즘이 있습니까?

11 unbalanced-classes  synthetic-data 

(이 질문은 Xi'an 의이 의견 에서 영감을 얻었습니다 .) 이전 분포 가 적절하고 가능성 이 잘 정의되어 있으면 사후 분포 은 거의 확실합니다.π(θ)π(θ)\pi(\theta)L(θ|x)L(θ|x)L(\theta | x)π(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)π(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)\pi(\theta|x)\propto \pi(\theta) L(\theta|x) 경우에 따라 강화 또는 지수화 가능성을 대신 사용하여 의사-후 위로 이어집니다. π~(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)απ~(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)α\tilde\pi(\theta|x)\propto \pi(\theta) L(\theta|x)^\alphaα>0 일부 (예 : 계산상의 이점이있을 수 있음).α>0α>0\alpha>0 이 설정에서는 …

11 bayesian  prior  posterior 

Pearson의 제품 모멘트 상관을 나타 내기 위해 기호 선택한 이유는 무엇 입니까?아르 자형아르 자형r

11 correlation  history 

내 이해에서 CNN은 두 부분으로 구성됩니다. 특징 추출을 수행하는 첫 번째 부분 (conv / pool layer)과 특징으로부터 분류를 수행하는 두 번째 부분 (fc layer). 완전히 연결된 신경망은 최고의 분류기 (예 : 대부분 SVM 및 RF에 의해 성능이 뛰어남)가 아니기 때문에 왜 CNN이 SVM 또는 RF가 아니라 FC 레이어로 결론을 내립니까?

11 neural-networks  svm  random-forest  conv-neural-network 

가 Cauchy 분포를 따르는 경우 도 와 정확히 동일한 분포를 따릅니다 . 이 스레드를 참조하십시오 .XXXY=X¯=1n∑ni=1XiY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_iXXX 이 숙박 시설에 이름이 있습니까? 이것이 사실 인 다른 배포판이 있습니까? 편집하다 이 질문을하는 또 다른 방법 : 를 확률 밀도 갖는 랜덤 변수 라고하자 .XXXf(x)f(x)f(x) 하자 , …

11 distributions  expected-value  central-limit-theorem  cauchy 

나는 RFID 태그를 읽고 안테나 구성 (안테나 수, 위치 등)을 변경할 때 독자가 보는 신호 강도를 비교하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 프로젝트의 일환으로 설정을 비교하여 가장 효과적인 것을 확인해야합니다. 이상적으로, 나는 Unpaired t-Test 또는 두 안테나 위치 사이의 분산 분석 (또는 다중 사이의 MANOVA)을 수행 할 수 있습니다. 그러나 응답이 로그인 …

11 data-transformation  linear-model  descriptive-statistics 

내 통계 과정은 이산 랜덤 변수에 유한 옵션 이 있다는 것을 가르쳐주었습니다 ... 나는 그것을 몰랐습니다. 정수 세트처럼 무한 할 수 있다고 생각했을 것입니다. 대학 과정의 일부를 포함하여 여러 웹 페이지를 인터넷으로 확인하고 확인한 결과이를 구체적으로 확인하지 못했습니다. 그러나 대부분의 사이트는 불연속 랜덤 변수가 셀 수 있다고 말합니다. 유한 한 …

11 random-variable  discrete-data 

선형 회귀 분석을 수행하여 중요한 결과를 얻었지만 산점도에서 선형성을 검사했을 때 데이터가 선형임을 확신하지 못했습니다. 산점도를 검사하지 않고 선형성을 테스트하는 다른 방법이 있습니까? 선형 회귀가 선형이 아닌 경우 중요 할 수 있습니까? [산점도를 포함하도록 편집]

11 regression 

하자 에서 가져온 임의의 벡터가 될 . 샘플 . 정의 및 . 하자 = \ mathbb {E} _ {\ mathbf {X} \ SIM P} \ mathbf {X}] \ boldsymbol {\ MU} 와 C = \ mathrm {COV} _ {\ mathbf {X} \ SIM을 P} [\ mathbf {x}, \ mathbf {x}] …

11 normality-assumption  central-limit-theorem  asymptotics  quadratic-form