통계 및 빅 데이터

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LSTM (Long Short Term Memory) 반복 신경망의 직관은 무엇입니까?

RNN (Recurrent Neural Network)의 기본 개념은 분명합니다. 나는 다음과 같은 방식으로 이해합니다 : 우리는 일련의 관측치 ( o⃗ 1,o⃗ 2,…,o⃗ no→1,o→2,…,o→n\vec o_1, \vec o_2, \dots, \vec o_n ) (즉, 다변량 시계열)가 있습니다. 각 단일 관측치 o⃗ io→i\vec o_i 는 NNN 차원 숫자 형 벡터입니다. RNN 모델 내에서 다음 관측치 o⃗ …

11 time-series neural-networks predictive-models intuition rnn

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(선형 회귀) 예측 조정

전체 공개 : 나는 통계학자가 아니며, 하나라고 주장하지도 않습니다. 저는 IT 관리자가 적습니다. 나와 함께 부드럽게 놀아주세요. :) 회사의 디스크 스토리지 사용을 수집하고 예측할 책임이 있습니다. 스토리지 사용량을 매월 수집하고 예측을 위해 간단한 롤링 12 개월 선형 회귀를 사용합니다 (즉, 예측시 이전 12 개월의 데이터 만 고려 됨). 우리는이 정보를 …

11 regression forecasting adjustment

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앙상블 학습 : 왜 모델 스태킹이 효과적입니까?

최근에는 앙상블 학습의 한 형태 인 모델 스태킹에 관심을 가지게되었습니다. 특히 회귀 문제에 대한 장난감 데이터 세트를 약간 실험했습니다. 나는 기본적으로 개별 "레벨 0"회귀자를 구현하고, 각 회귀 분석기의 출력 예측을 "메타 회귀 분석기"가 입력으로 사용할 수있는 새로운 기능으로 저장하고이 메타 회귀기를 이러한 새로운 기능 (수준에서의 예측)에 맞추 었습니다. 회귀 자 …

11 machine-learning ensemble stacking

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부호 테스트와 Wilcoxon 부호 순위 테스트 중에서 선택하는 방법은 무엇입니까?

페어링 된 데이터를 분석하기 위해이 두 가지 테스트 중 하나를 선택하려고합니다. 누구든지 일반적으로 선택할 규칙에 대해 알고 있습니까?

11 hypothesis-testing nonparametric paired-data wilcoxon-signed-rank sign-test

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긍정적 유방 조영술 결과에 적용된 베이 즈 정리 해석

유방 촬영 사진의 왜곡이 완벽한 클래식 유방 촬영 예에 적용된 Bayes Theorem의 결과를 머리로 감싸려고합니다. 그건, 암 발병률 : .01.01.01 환자에게 암이 있다고 가정 할 때 양성 유방 조영술의 가능성 : 111 환자에게 암이없는 경우 양성 유방 조영술의 가능성 : .01.01.01 베이 즈 : P (암 | 유방 조영술 +) …

11 bayesian bayes binning diagnosis

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중앙값의 95 % CI가

다양한 출처 (예 : 여기 참조 )에서 중간에 대한 신뢰 구간에 대해 다음 공식이 제공됩니다 (특히 상자 및 수염 도표에 노치를 그리기 위해). 95 % C 나는m e d i a n= M e d i a n ± 1.57 × IQ R엔−−√95% CImedian=Median±1.57×IQRN 95\%\ CI_{\rm median} = {\rm Median} …

11 confidence-interval median boxplot interquartile

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회귀 설정에서 잦은 샘플링 분포를 베이지안 후부로 해석 할 수없는 경우는 언제입니까?

내 실제 질문은 마지막 두 단락에 있지만 동기를 부여합니다. 알려진 분산으로 정규 분포를 따르는 랜덤 변수의 평균을 추정하려고 시도하면 평균보다 균일 한 분포를 가지면 우도 함수에 비례하는 사후 분포가 발생한다는 것을 읽었습니다. 이러한 상황에서 베이지안 신뢰할 수있는 구간은 빈번한 신뢰 구간과 완벽하게 겹치며, 베이지안 최대 사후 추정치는 빈번한 최대 우도 …

11 bayesian maximum-likelihood posterior frequentist

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모든 상관 행렬이 양의 명확한가?

여기서 피어슨 상관의 행렬에 대해 이야기하고 있습니다. 나는 종종 모든 상관 행렬이 양의 반올림해야한다고 들었습니다. 내 이해는 양의 정한 행렬의 고유 값이 이어야하고 양의 반정의 행렬의 고유 값 이 있어야한다는 것 입니다. 이것은 내 질문을 "상관 행렬이 고유 값 을 가질 수 있습니까?" 로 표현 될 수 있다고 생각합니다.≥ 0 …

11 covariance-matrix eigenvalues correlation-matrix

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무작위 보행에 대한 자기 상관은 무엇입니까?

그것이 정말로 높은 것처럼 보이지만 이것은 나에게 반 직관적입니다. 누군가 설명해 주시겠습니까? 이 문제로 인해 매우 혼란 스러우며 상세하고 통찰력있는 설명을 부탁드립니다. 많은 감사드립니다!

11 autocorrelation random-walk

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Convolutional Neural Networks에서 필터와 활성화 맵은 어떻게 연결됩니까?

특정 레이어의 활성화 맵이 해당 레이어의 필터에 어떻게 연결되어 있습니까? 필터와 활성화 맵 사이에서 컨볼 루션 연산을 수행하는 방법에 대해 묻지 않고이 두 가지 연결 유형에 대해 묻습니다. 예를 들어, 완전한 연결을 원한다고 가정하십시오. 주어진 레이어에 f 개의 필터와 n 개의 활성화 맵이 있습니다. 다음 레이어에서 f * n 개의 …

11 machine-learning deep-learning conv-neural-network

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SVD 이전에 단어 동시 발생 행렬에 포인트 상호 정보를 적용하는 장단점은 무엇입니까?

단어 포함을 생성하는 한 가지 방법은 다음과 같습니다 ( mirror ). 예를 들어 "나는 비행을 즐긴다. 나는 NLP를 좋아한다. 나는 딥 러닝을 좋아한다." 그것에서 단어 동시성 매트릭스를 빌드하십시오. XXX 에서 SVD를 수행 하고 U 의 첫 번째 kkk 열을 유지하십시오 . U1:|V|,1:kU1:|V|,1:kU_{1:|V|,1:k} 2 단계와 3 단계 사이에 포인트 상호 정보 …

11 natural-language svd mutual-information word-embeddings language-models

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주중 분포의 균일 성 측정

여기에 묻는 질문과 비슷한 문제가 있습니다. 분포의 불균일성을 어떻게 측정합니까? 요일에 대한 확률 분포 세트가 있습니다. 각 분포가 (1 / 7,1 / 7, ..., 1/7)에 얼마나 가까운 지 측정하고 싶습니다. 현재 위의 질문에 대한 답변을 사용하고 있습니다. 분포가 일 중 하나의 질량 1을 가질 때 값이 1이고 (1 / 7,1 …

11 probability distributions random-variable uniform measurement

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R의 공식 y ~ x + 0은 실제로 무엇을 계산합니까?

대신로 formula설정하여 R에서 선형 회귀를 수행하는 것의 통계적 차이점은 무엇입니까 ? 이 두 가지 결과를 어떻게 해석합니까?y ~ x + 0y ~ x

11 multiple-regression generalized-linear-model intercept

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AIC에 대한 인공 신경망의 매개 변수 수

인공 신경망에서 AIC를 계산하기 위해 매개 변수 수를 어떻게 계산할 수 있습니까?

11 neural-networks aic

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부트 스트랩 방법론. 무작위 서브 샘플링 대신“대체로”재 샘플링하는 이유는 무엇입니까?

부트 스트랩 방법은 지난 몇 년 동안 크게 확산되었으며, 특히 추론이 매우 직관적이기 때문에 많이 사용합니다. 그러나 그것은 내가 이해하지 못하는 것입니다. Efron이 단일 관측 값을 무작위로 포함하거나 제외하여 단순히 서브 샘플링 대신 교체로 리샘플링을 수행 한 이유는 무엇입니까? 무작위 서브 샘플링은 매우 좋은 품질을 가지고 있다고 생각합니다. 이는 우리가 …

11 bootstrap resampling subsampling