통계 및 빅 데이터

나는 베이지안 통계를 처음 접했고 이것은 어리석은 질문 일 수 있습니다. 그렇지만: 균일 분포를 지정하는 사전에 신뢰할 수있는 구간을 고려하십시오. 예를 들어 0에서 1까지입니다. 여기서 0에서 1은 효과의 가능한 모든 값을 나타냅니다. 이 경우 95 % 신뢰할 수있는 구간이 95 % 신뢰 구간과 같습니까?

31 bayesian  confidence-interval  estimation  prior  credible-interval 

Coursera 자료를 사용하여 기계 학습을 배우려고했습니다 . 이 강의에서 Andrew Ng는 기울기 하강 알고리즘을 사용하여 오차 함수 (비용 함수)를 최소화 할 선형 회귀 모델의 계수를 찾습니다. 선형 회귀의 경우 그라디언트 디센트가 필요합니까? 오차 함수를 분석적으로 차별화하고 계수를 풀기 위해 0으로 설정할 수 있습니다. 맞습니까?

31 regression  machine-learning  linear-model  gradient-descent 

나는 다른 스레드 를 보았지만 대답이 실제 질문을 만족시키지 않았다고 생각합니다. 내가 계속 읽은 것은 Naive Bayes가 로그 확률 데모를 사용하여 선형 분류 자 ​​(예 : here ) (선형 결정 경계를 그립니다)라는 것입니다. 그러나 두 개의 가우시안 구름을 시뮬레이션하고 결정 경계를 설정하고 결과를 얻었습니다 (naiveBayes ()를 사용하여 r의 라이브러리 e1071) …

31 classification  naive-bayes 

로지스틱 회귀 (및 가정 된 분포)에 오류 항이 있는지 여부에 대해 다양한 곳에서 다음을 읽었습니다. 오류 용어가 없습니다 오차항에는 이항 분포가 있습니다 (응답 변수의 분포에 따라). 오류 항에는 로지스틱 분포가 있습니다 누군가가 명확히 할 수 있습니까?

31 logistic  binomial  bernoulli-distribution  logistic-distribution 

2014 년 봄 (현재 여기 에서 사용 가능 ) 18.05 확률 및 통계 소개에 대한 MIT OpenCourseWare 노트에 다음과 같이 표시되어 있습니다. 부트 스트랩 백분위 수 방법은 단순성으로 인해 매력적입니다. 그러나이 부트 스트랩의 분포에 따라 x¯∗x¯∗\bar{x}^{*} (A)에 기초하여 특정 의 실제 분포에 좋은 근사치 인 샘플 x¯x¯\bar{x} . 라이스 장관은 …

31 confidence-interval  bootstrap 

randomForestR의 분류 모델에 대한 변수 집합의 상대적인 중요성을 결정하고 싶습니다 .이 importance함수는 MeanDecreaseGini각 개별 예측 변수에 대한 메트릭을 제공합니다 . 집합의 각 예측 변수를 합산하는 것만 큼 간단합니까? 예를 들면 다음과 같습니다. # Assumes df has variables a1, a2, b1, b2, and outcome rf <- randomForest(outcome ~ ., data=df) importance(rf) …

31 r  machine-learning  classification  random-forest 

Wikipedia 정의를 살펴보면 : 평균 제곱 오차 (MSE) 잔차 제곱합 (RSS) 그것은 나에게 보인다 MSE = 1엔RSS = 1엔∑ ( f나는− y나는)2MSE=1NRSS=1N∑(fi−yi)2\text{MSE} = \frac{1}{N} \text{RSS} = \frac{1}{N} \sum (f_i -y_i)^2 여기서 은 샘플 수이고 는 의 추정치입니다 .엔NN에프나는fif_i와이나는yiy_i 그러나 위키피디아 기사 중 어느 것도이 관계를 언급하지 않습니다. 왜? 뭔가 빠졌습니까?

31 residuals  mse 

부트 스트래핑이 추정기의 편향 추정치를 제공 할 수 있다고 종종 주장된다. 경우 t는 어떤 통계에 대한 추정이며, ~ 을 t 나 (와 부트 스트랩 복제본 I ∈ { 1 , ⋯ , N은 } 다음 바이어스 부트 스트랩 추정치 임) B I S t ≈ 1t^t^\hat tt~it~i\tilde t_ii∈{1,⋯,N}i∈{1,⋯,N}i\in\{1,\cdots,N\}biast≈1N∑it~i−t^biast≈1N∑it~i−t^\begin{equation} \mathrm{bias}_t \approx …

31 bootstrap  bias 

지원 벡터 분류를 위해 libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) 도구를 사용하고 있습니다. 그러나 입력 데이터의 형식이 혼란 스럽습니다. 읽어보기에서 : 교육 및 테스트 데이터 파일의 형식은 다음과 같습니다. <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . 각 줄은 인스턴스를 포함하며 '\ n'문자로 끝납니다. 분류의 <label>경우 클래스 레이블을 나타내는 정수입니다 (다중 클래스 지원). …

31 machine-learning  svm  python  libsvm  c++ 

1000 개의 구성 요소가 있고 이러한 로그에 몇 번의 로그 기록이 실패했는지 기록하고 실패를 기록 할 때마다 팀에서 문제를 해결하는 데 걸린 시간도 추적합니다. 요컨대,이 1000 개의 구성 요소 각각에 대한 복구 시간 (초)을 기록했습니다. 이 질문의 끝에 데이터가 제공됩니다. 나는이 모든 값을 가져다가 사용 R에 컬린과 프레이 그래프를 그린 …

31 distributions  data-visualization  survival  reliability  distribution-identification 

올가미 회귀 모형 및 매개 변수가 방정식에 부분적으로 만 입력되는 다른 정규화 된 모형에 대한 AIC 또는 BIC 값을 계산할 수 있습니까? 자유도를 어떻게 결정합니까? 패키지 의 glmnet()함수 에 올가미 회귀 모델을 맞추기 위해 R을 사용 glmnet하고 있으며 모델의 AIC 및 BIC 값을 계산하는 방법을 알고 싶습니다. 이런 식으로 정규화하지 …

31 r  model-selection  lasso  aic  bic 

이것은 비슷한 질문처럼 보이며 많은 응답을 얻지 못했습니다. Cook의 D와 같은 테스트를 생략하고 그룹으로 잔차를 살펴보면 다른 사람들이 적합도를 평가할 때 잔차를 사용하는 방법에 관심이 있습니다. 나는 원시 잔차를 사용합니다. 정규성을 평가하기 위해 QQ 플롯에서 (a) 이분산성 및 (b) 연속 자기 상관의 안구 검사를 위해 대 잔차 의 산점도에서 .와이yy …

31 goodness-of-fit  residuals 

신경망에 왜 정류 선형 장치 (ReLU)를 사용합니까? 이것이 어떻게 신경망을 개선합니까? 왜 ReLU가 활성화 기능이라고 말합니까? 신경망에 대해 softmax 활성화 기능이 아닙니까? 우리는 다음과 같이 ReLU와 softmax를 모두 사용한다고 추측합니다. 소프트 맥스 출력을 갖는 뉴런 1 ----> 뉴런 1의 출력에 대한 ReLU, 뉴런 2의 입력 ---> 소프트 맥스 출력을 갖는 …

31 neural-networks 

"손실"이라는 용어는 "오류"와 동의어입니까? 정의에 차이가 있습니까? 또한 "손실"이라는 용어의 기원은 무엇입니까? 주의 : 여기에 언급 된 오류 기능은 일반 오류와 혼동되어서는 안됩니다.

31 loss-functions 

이 페이지를 읽었습니다 : http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html 교차 엔트로피를 갖는 시그 모이 드 출력층은 로그 우도를 갖는 소프트 맥스 출력층과 상당히 유사하다고 말했다. 출력 레이어에서 로그 가능성이있는 시그 모이 드 또는 교차 엔트로피가있는 소프트 맥스를 사용하면 어떻게됩니까? 괜찮아? becuase 나는 교차 엔트로피 (eq.57) 사이에 방정식의 차이가 거의 없다는 것을 알았습니다. 기음= − …

31 neural-networks  maximum-likelihood  softmax