통계 및 빅 데이터

Imagenet 및 기타 대형 CNN이 로컬 응답 정규화 계층을 사용한다는 것을 알았습니다. 그러나 나는 그들에 대한 많은 정보를 찾을 수 없습니다. 그것들은 얼마나 중요하며 언제 사용해야합니까? 에서 http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html#data-layers : "로컬 응답 정규화 계층은 로컬 입력 영역을 정규화하여 일종의"측면 억제 "를 수행합니다. ACROSS_CHANNELS 모드에서 로컬 영역은 근처 채널을 통해 확장되지만 공간 …

41 deep-learning  convolution  conv-neural-network 

나는이 질문이 10 억 번 요청되었음을 알고 있으므로 온라인을 살펴본 후 두 변수 사이의 상관 관계가 원인을 암시하지 않는다는 것을 완전히 확신합니다. 오늘의 통계 강의 중 하나에서 물리학의 통계 강의의 중요성에 대해 물리학 자의 초청 강의를했습니다. 그는 놀라운 진술을 말했다. 변수 중 하나가 시간 인 경우를 제외하고 상관 관계는 인과 …

41 correlation  mathematical-statistics  causality 

155 페이지 스텔라 코텔 (Stella Cottrell)의 "Palgrave, 2012"의 "연구 기술 핸드북"에서 발췌 한 내용을보십시오. 백분율 백분율이 주어지면 통지하십시오. 대신, 위의 문장이 다음과 같다고 가정하십시오. 60 %의 사람들이 오렌지를 선호했습니다. 40 %는 사과를 선호한다고 말했다. 이것은 설득력있는 것처럼 보입니다 : 수치 적 수량이 주어집니다. 그러나 60 %와 40 %의 차이가 중요 …

41 statistical-significance  sample-size  percentage 

나는 최근에 사고로 비행기에서 죽을 가능성을 최소화하는 것에 대해 친구와 의견이 맞지 않았다. 이것은 기초 통계 질문입니다. 그는 비행기 추락으로 사망 할 확률을 낮추기 때문에 목적지로 직접 비행하는 것을 선호한다고 말했다. 그의 논리는 상용 항공사 충돌 확률이 10,000 분의 1 일 경우 두 비행기를 타고 목적지에 도착하면 사망 확률이 두 …

41 independence  transportation 

Momentum 는 연속 반복에 따른 무게 변화의 변동을 줄이는 데 사용됩니다.αα\alpha Δωi(t+1)=−η∂E∂wi+αΔωi(t),Δωi(t+1)=−η∂E∂wi+αΔωi(t),\Delta\omega_i(t+1) = - \eta\frac{\partial E}{\partial w_i} + \alpha \Delta \omega_i(t), 여기서 는 오류 함수입니다. -가중치 벡터, 학습률.E(w)E(w)E({\bf w})ww{\bf w}ηη\eta 체중 감량 는 체중 변화에 불이익을줍니다 :λλ\lambda Δωi(t+1)=−η∂E∂wi−ληωiΔωi(t+1)=−η∂E∂wi−ληωi\Delta\omega_i(t+1) =- \eta\frac{\partial E}{\partial w_i} - \lambda\eta\omega_i 문제는 역 전파 동안 두 가지 …

41 neural-networks  optimization  regularization  gradient-descent 

Pandas, Statsmodels 및 Scikit-learn은 기계 학습 / 통계 작업의 다른 구현입니까? 아니면 서로 보완 적인가? 다음 중 가장 포괄적 인 기능이있는 것은 무엇입니까? 어느 것이 적극적으로 개발 및 / 또는 지원됩니까? 로지스틱 회귀를 구현해야합니다. 이 중 어떤 것을 사용해야하는지에 대한 제안이 있습니까?

41 machine-learning  python  scikit-learn  statsmodels  pandas 

편집 2 : 원래 한 요인에 대한 반복 측정으로 2 요인 분산 분석을 실행해야한다고 생각했지만 선형 혼합 효과 모델이 내 데이터에 더 효과적이라고 생각합니다. 나는 무슨 일이 필요한지 거의 알고 있다고 생각하지만 여전히 몇 가지 요점으로 혼란 스럽습니다. 분석해야 할 실험은 다음과 같습니다. 대상은 여러 치료 그룹 중 하나에 배정되었다 …

41 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

플레이어가 "통계 학자처럼 생각"하게하는 게임이 있습니까? 예를 들어, 라이트 봇 을 사용하면 "프로그래머처럼 생각할 수 있습니다"(기본적으로). 엔터테인먼트 또는 교육용으로 설계된 게임이 있습니까? 상관 관계, p- 값, 최소 제곱, 분산, 다른 종류의 확률 분포, 평균으로의 회귀와 같은 기본 개념에 익숙해 지도록 도와줍니다 ... 한 가지 예는 이 상관 관계 추측 게임 …

41 teaching  games  application 

나는 방금 내 아이들과 게임을 해봤는데 기본적으로 다음과 같이 요약됩니다. 나는 결국 이겼고 다른 사람들은 1-2 턴 후에 끝냈다. 이제 궁금합니다 : 게임의 길이에 대한 기대는 무엇입니까? 특정 숫자에 도달 할 때까지 롤 수에 대한 기대치는 ∑ ∞ n = 1 n 1 임을 알고 있습니다. ∑∞n = 1n 16( …

41 probability  dice  coupon-collector-problem 

(이것은 이메일을 통해 나에게 온 질문에 기초합니다. 같은 사람과의 이전 간단한 대화에서 일부 컨텍스트를 추가했습니다.) 작년에 나는 감마 분포가 로그 정규보다 더 무겁다는 말을 들었고, 그 이후에는 그렇지 않다고 들었습니다. 어느 쪽 이 더 무겁습니까? 관계를 탐색하는 데 사용할 수있는 리소스는 무엇입니까?

41 distributions  gamma-distribution  lognormal  heavy-tailed 

수학, 확률 등이 포함 된 좋은 영화를 제안 할 수 있습니까? 한 예는 21 입니다. 또한 알고리즘이 포함 된 영화 (예 : 텍스트 해독)에 관심이 있습니다. 일반적으로 유명한 과학 이론은 있지만 공상 과학 소설이나 다큐멘터리는없는 "괴짜"영화 미리 감사드립니다!

41 probability  references 

나는 '교환 성'이라는 개념이 다른 맥락 (예를 들어, 베이지안 모델)에서 사용되는 것을 보았지만 나는 그 용어를 잘 이해하지 못했다. 이 개념은 무엇을 의미합니까? 어떤 상황에서이 개념이 호출되고 왜 그런가?

41 bayesian  intuition  exchangeability 

베이지안 모델을 추정하기 위해 BUGS 스타일 환경을 시도하려고합니다. OpenBugs 또는 JAGS 중에서 선택할 때 고려해야 할 중요한 이점이 있습니까? 가까운 장래에 다른 하나를 교체 할 가능성이 있습니까? 선택한 Gibbs Sampler를 R과 함께 사용합니다. 아직 구체적인 응용 프로그램이 없지만 어느 쪽을 배우고 배울 것인지 결정하고 있습니다.

41 r  software  bugs  jags  gibbs 

변수를 변환 할 때 동일한 변환을 모두 사용해야합니까? 예를 들어 다음과 같이 다르게 변형 된 변수를 선택하고 선택할 수 있습니까? 을 연령, 고용 기간, 거주 기간 및 소득 이라고합시다 .x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 Y = B1*sqrt(x1) + B2*-1/(x2) + B3*log(x3) 아니면 변환과 일치해야하고 모두 동일하게 사용해야합니까? 에서처럼 : Y = B1*log(x1) + B2*log(x2) …

41 r  regression  logistic  data-transformation 

나는 적어도 30 단위의 샘플 크기가 "큰 샘플"로 간주된다는 것을 여러 번 읽었습니다. 따라서 실험에서 일반적으로 30 단위의 샘플을 생성합니다. 샘플 크기 30을 사용할 때 인용해야 할 내용을 알려주시겠습니까?

41 references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb