통계 및 빅 데이터

로그 정규 분포와 같이 매우 치우친 분포는 정확한 부트 스트랩 신뢰 구간을 생성하지 않습니다. 다음은 R에서 어떤 부트 스트랩 방법을 사용하든 왼쪽 및 오른쪽 꼬리 영역이 이상적인 0.025와 거리가 멀다는 것을 보여주는 예입니다. require(boot) n <- 25 B <- 1000 nsim <- 1000 set.seed(1) which <- c('basic', 'perc', 'norm', 'bca', …

30 confidence-interval  nonparametric  mean  bootstrap  median 

지도 학습 1) 인간은 입력 및 출력 데이터를 기반으로 분류기를 작성합니다. 2) 해당 분류기는 훈련 데이터 세트로 훈련됩니다. 3) 해당 분류기는 테스트 데이터 세트로 테스트됩니다. 4) 출력 이 만족스러운 경우 배포 "이 데이터를 분류하는 방법을 알고 있습니다. 분류 도구를 사용하려면 정렬해야합니다." 방법의 포인트 : 레이블을 분류하거나 실수를 생성하는 방법 비지도 …

30 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

이 질문에 mean = median 사례가 있었지만 mean = mode와 관련된 것을 찾지 못했습니다. 모드가 평균과 같으면 항상 이것이 대칭 분포라는 결론을 내릴 수 있습니까? 이 방식의 중앙값도 알아야합니까?

30 distributions  mean  skewness  mode  symmetry 

참고 : L1에는 기능 선택 속성이 있음을 알고 있습니다. 기능 선택이 완전히 관련이 없을 때 선택할 것을 이해하려고합니다. 사용할 정규화 (L1 또는 L2)를 결정하는 방법은 무엇입니까? L1 / L2 정규화 각각의 장단점은 무엇입니까? 먼저 L1을 사용하여 기능을 선택하고 선택한 변수에 L2를 적용하는 것이 좋습니다?

30 regression  lasso  regularization  ridge-regression 

평균에서 어느 지점을 벗어난 후 확률 밀도가 빠르게 감소하는 분포를 찾고 있습니다. 가우시안과 유니폼 사이에 뭔가 있습니다.

30 distributions  normal-distribution  uniform 

B 가 발생 했을 때 A 의 조건부 확률 에 대한 공식 은 다음과 같습니다. P ( AAA\text{A}BB\text{B}P(A | B)=P(A∩B)P(B).P(A | B)=P(A∩B)P(B). P\left(\text{A}~\middle|~\text{B}\right)=\frac{P\left(\text{A} \cap \text{B}\right)}{P\left(\text{B}\right)}. 저의 교과서는이 다이어그램의 직관을 벤 다이어그램으로 설명합니다. 점을 감안 BB\text{B} 발생했습니다 수있는 유일한 방법 AA\text{A} 이벤트의 교차점에 빠지게에 대해 발생하는이다 와 B .AA\text{A}BB\text{B} 이 경우의 …

30 probability  conditional-probability  intuition 

기계 학습 의 맥락에서 "추론"과 "추정"의 차이점은 무엇입니까 ? 초보자로서 우리는 임의 변수를 추론 하고 모델 매개 변수를 추정 한다고 생각합니다 . 내 이해가 맞습니까? 그렇지 않다면 차이점은 무엇이며 언제 사용해야합니까? 또한 "학습"의 동의어는 무엇입니까?

30 machine-learning  inference  terminology 

예를 들어 표준 정규 분포에서 10 개의 실현과 같이 주어진 분포에서 난수를 수동으로 생성하려면 어떻게해야합니까?

30 normal-distribution  simulation  monte-carlo  random-generation  randomness 

잠재 분류 분석 (LCA)과 군집 분석에서 도출 할 수있는 추론의 차이점은 무엇입니까? LCA가 클래스를 생성하는 기본 잠재 변수를 가정하는 반면, 클러스터 분석은 클러스터링 알고리즘의 상관 속성에 대한 경험적 설명입니다. 사회 과학에서 LCA는 인기를 얻었으며 클러스터 분석이 수행하지 않는 공식적인 카이-제곱 유의성 검정이 있기 때문에 방법 론적으로 우수하다고 간주됩니다. "LCA는 이것에 …

30 clustering  latent-variable  latent-class 

나는 최근 기계 / 통계학 학습에서 "클래스 불균형 문제"에 대해 많은 생각을하고 있었고, 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하지 못하는 느낌에 더 깊이 빠져들고 있습니다. 먼저 용어를 정의 (또는 정의)하려고합니다. 클래스 불균형 문제 기계 / 통계적 학습 1 등급 0 등급의 비율이 매우 기울어 진 경우 일부 분류 (*) 알고리즘이 잘 …

30 classification  predictive-models  unbalanced-classes  scoring-rules 

에서 이 앤드류 겔만으로 블로그 게시물, 다음과 같은 구절이있다 : 50 년 전의 베이지안 모델은 절망적으로 단순 해 보이지만 (물론 간단한 문제는 제외하고) 오늘날의 베이지안 모델은 50 년 동안 절망적으로 단순 해 보일 것으로 기대합니다. (간단한 예를 들자면, 우리는 아마도 어디에서나 일반적인 오류 대신에 t를 일상적으로 사용해야 할 것입니다. 그러나 …

30 distributions  bayesian  normal-distribution  model  robust 

나는 quasibinomial 분포가 무엇인지, 그리고 그것이 무엇인지에 대한 직관적 인 개요를 누군가가 제공 할 수 있기를 바랍니다. 특히 다음 사항에 관심이 있습니다. 유사 이항 분포가 이항 분포와 어떻게 다른가? 반응 변수가 비율 인 경우 (예 : 값에 0.23, 0.11, 0.78, 0.98 포함) 준이 항 모델은 R에서 실행되지만 이항 모델은 그렇지 …

30 r  generalized-linear-model  binomial  overdispersion  quasi-likelihood 

[이 질문은 또한 스택 오버플로 에서 제기되었습니다 ] 짧은 질문 나는 회선 신경 네트워크를 연구하고 있는데,이 네트워크가 모든 입력 뉴런 (픽셀 / 파라미터)을 동등하게 취급하지는 않는다고 생각합니다. 일부 입력 이미지에 컨볼 루션을 적용하는 딥 네트워크 (다중 레이어)가 있다고 가정합니다. 이미지의 "중간"에있는 뉴런은 더 깊은 층 뉴런에 대한 많은 고유 한 …

30 machine-learning  neural-networks  convolution 

희망적으로 이것은 여기 누군가가 lmer( lme4 R 패키지에서) 혼합 효과 모델에서 제곱합을 분해하는 성질에 대해 대답 할 수있는 질문입니다 . 우선이 접근법을 사용하는 것에 대한 논쟁에 대해 알고 있다고 말하고 실제로 모델을 비교하기 위해 부트 스트랩 된 LRT를 사용할 가능성이 더 높습니다 (Faraway, 2006). 그러나 결과를 복제하는 방법에 의문이 생겼으므로 …

30 r  anova  mixed-model  lme4-nlme 

나는 상관 관계가 원인이 아니라는 것을 이해한다 . 두 변수 사이에 높은 상관 관계가 있다고 가정합니다. 이 상관 관계가 실제로 인과 관계 때문인지 어떻게 확인합니까? 또는 어떤 조건 하에서 실험 데이터를 사용하여 둘 이상의 변수 간의 인과 관계를 추론 할 수 있습니까?

30 correlation  mathematical-statistics  causality