통계 및 빅 데이터

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GradientDescentOptimizer와 AdamOptimizer (TensorFlow)의 차이점은 무엇입니까?

XOR-Gate 모델링하는 TensorFlow 에서 간단한 MLP 를 작성했습니다 . 그래서 : input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] 다음을 생성해야합니다. output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] 네트워크에는 입력 레이어, 숨겨진 레이어 및 각각 2, 5 및 1 뉴런이있는 출력 레이어가 있습니다. 현재 다음과 같은 교차 엔트로피가 있습니다. …

45 machine-learning neural-networks error gradient-descent supervised-learning

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서포트 벡터 머신을위한 선형 커널과 비선형 커널?

서포트 벡터 머신을 사용할 때 RBF와 같은 선형 커널과 비선형 커널을 선택하는 지침이 있습니까? 비선형 커널이 기능 수가 많으면 성능이 좋지 않은 경향이 있다고 들었습니다. 이 문제에 대한 언급이 있습니까?

45 machine-learning classification svm references kernel-trick

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다중 회귀 모델에서 상관 예측 변수를 갖는 효과는 무엇입니까?

선형 모델 클래스에서 두 예측 변수가 서로 연관되어 있고 두 예측 변수가 모두 모형에 포함되면 하나는 중요하지 않다는 것을 알게되었습니다. 예를 들어, 집의 크기와 침실 수가 서로 연관되어 있다고 가정하십시오. 이 두 예측 변수를 사용하여 주택 비용을 예측할 때 둘 다 동일한 정보를 많이 제공하기 때문에 그 중 하나를 삭제할 …

45 regression multiple-regression p-value linear-model multicollinearity

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트렌드를 올바르게 플롯하는 방법

여러 나라에서 사망률 (1000 ppl 당) 추세를 보여주는 그래프를 작성하고 있으며 플롯에서 나와야 할 이야기는 1932 년 이후 추세가 증가하는 유일한 독일 (하늘색 선)이라는 것입니다. 내 첫 (기본) 시도 내 의견으로는,이 그래프는 이미 우리가 말하고 싶은 것을 보여 주지만 매우 직관적이지 않습니다. 트렌드를 명확히 구분할 수있는 제안이 있습니까? 나는 성장률을 …

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로지스틱 회귀 분석을 위해 인공 데이터를 시뮬레이션하는 방법은 무엇입니까?

나는 로지스틱 회귀에 대한 이해에서 뭔가 빠진 것을 알고 있으며 도움을 주셔서 감사합니다. 내가 이해하는 한, 로지스틱 회귀는 입력이 주어지면 '1'결과의 확률이 입력의 선형 조합이며 역 로지스틱 함수를 통과한다고 가정합니다. 이것은 다음 R 코드에서 예시됩니다. #create data: x1 = rnorm(1000) # some continuous variables x2 = rnorm(1000) z = 1 …

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불규칙한 간격의 시계열 모델링을위한 금본위 제가 있습니까?

경제 분야 (정말)에 우리는 규칙적으로 간격을 둔 시계열을위한 ARIMA와 GARCH와 모델링 포인트 프로세스를위한 Hawkes, Poisson, Poisson을 가지고 있습니다. ? (이 주제에 대한 지식이 있으면 해당 위키 기사를 확장 할 수도 있습니다 .) 판 (결 측값 및 불규칙한 간격 시계열 정보) : @Lucas Reis 의견에 대한 답변. 측정 또는 실현 변수 …

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IID 균일 랜덤 변수 샘플의 최대 확률 확률 함수를 어떻게 계산합니까?

임의의 변수가 주어지면 Y=max(X1,X2,…,Xn)Y=max(X1,X2,…,Xn)Y = \max(X_1, X_2, \ldots, X_n) 어디 XiXiX_i IID 유니폼 변수는 어떻게의 PDF 계산합니까이다 YYY ?

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R 온라인 설치-설치하지 않고 [닫기]

R을 설치할 필요없이 웹 인터페이스에서 R을 사용할 가능성이 있습니까? 나는 하나의 작은 스크립트 만 실행하고 싶지만 긴 설치 절차없이 샷을주고 싶습니다. 감사합니다.

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편차 란 무엇입니까? (특히 CART / rpart에서)

"차이"란 무엇이며 어떻게 계산되며 통계의 다른 필드에서 어떻게 사용됩니까? 특히, 나는 개인적으로 CART에서의 사용과 R에서의 rpart에서의 구현에 관심이 있습니다. 위키 기사가 다소 부족한 것으로 보이며 귀하의 통찰력이 가장 환영받을 것이기 때문에 이것을 요구 하고 있습니다.

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여아 대 남아 출생의 예상 비율

나는 비판적 사고에 대한 면접 적성 검사에서 질문을 보았습니다. 다음과 같이 진행됩니다. 조간 공화국에는 매우 이상한 관습이 있습니다. 부부는 여성 만이 가족의 부를 물려받을 수 있기 때문에 여성 자녀 만 갖고 싶어합니다. 따라서 남자 아이가 있으면 여자 아이가 생길 때까지 더 많은 아이를 갖게됩니다. 소녀가 있으면 아이를 낳지 않습니다. Zorgania에서 …

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바이어스-분산 트레이드 오프에 대한 직관적 인 설명?

나는 일반적으로 그리고 구체적으로 선형 회귀와 관련하여 바이어스-분산 트레이드 오프에 대한 직관적 인 설명을 찾고 있습니다.

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가우스 glm 제품군에 대해 lm과 glm간에 차이가 있습니까?

특히 lm(y ~ x1 + x2)와 사이에 차이가 있는지 알고 싶습니다 glm(y ~ x1 + x2, family=gaussian). 나는이 특정한 glm 사례가 lm과 같다고 생각합니다. 내가 잘못?

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Gradient Descent의 대안은 무엇입니까?

Gradient Descent는 Local Minima에 갇히는 데 문제가 있습니다. 전역 최소값을 찾으려면 경사 하강 지수 시간을 실행해야합니다. 누구든지 장단점과 함께 신경망 학습에 적용되는 경사 하강의 대안에 대해 말해 줄 수 있습니까?

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다중 회귀 분석이 실제로 공변량을 얼마나 잘“제어”할 수 있습니까?

우리는 다중 무작위 회귀 모델에 상상할 수있는 모든 잠재적 혼란자를 포함시켜 비 랜덤 화되지 않은 예측 변수 X와 결과 사이의 인과 관계를 확립하려는 관찰 연구에 익숙합니다. 따라서 모든 혼란 자들을“통제”함으로써 우리는 관심있는 예측 인자의 효과를 분리시킨다. 나는 주로 통계 수업의 다양한 교수들이 만든 비공식적 발언을 바탕 으로이 아이디어로 점점 불편을 …

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정규화와 스케일링

데이터 '정규화'와 '스케일링'데이터의 차이점은 무엇입니까? 지금까지 두 용어가 모두 같은 과정을 의미한다고 생각했지만 지금은 내가 모르거나 이해해야 할 것이 더 많다는 것을 알고 있습니다. 또한 정규화와 스케일링간에 차이가있는 경우 언제 정규화를 사용해야하지만 스케일링은 사용하지 않아야합니까? 몇 가지 예를 자세히 설명하십시오.

45 data-transformation scales normality-assumption normalization