통계 및 빅 데이터

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완전 컨볼 루션 네트워크와 같은 픽셀 세분화 신경망을 훈련 할 때 교차 엔트로피 손실 함수 대 주사위 계수 손실 함수를 어떻게 사용하기로 결정합니까? 나는 이것이 짧은 질문이라는 것을 알고 있지만 다른 정보를 제공 해야할지 확실하지 않습니다. 두 가지 손실 함수에 대한 많은 문서를 보았지만 언제 다른 것을 사용할 것인지에 대한 …

27 neural-networks loss-functions cross-entropy

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부적절한 점수 규칙을 사용하는 것이 언제 적절한가요?

Merkle & Steyvers (2013) 글 : 적절한 채점 규칙을 공식적으로 정의하려면 를 진정한 성공 확률 가진 Bernoulli 시행 의 확률 적 예측 이라고합시다 . 적절한 점수 규칙은 경우 예상 값이 최소화되는 지표입니다 .에프에프f디디d피피p에프= p에프=피f = p 나는 우리가 예측 인들이 그들의 진실한 믿음을 정직하게 반영하는 예측을 생성하도록 장려하고, 그렇지 않으면 …

27 classification forecasting scoring-rules

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역 모드 자동 차별화의 단계별 예

이 질문이 여기에 속하는지 확실하지 않지만 최적화의 그라디언트 방법과 밀접한 관련이 있습니다. 어쨌든 다른 커뮤니티가 주제에 대해 더 나은 전문 지식을 가지고 있다고 생각되면 자유롭게 마이그레이션하십시오. 요컨대, 역 모드 자동 차별화 의 단계별 예제를 찾고 있습니다. 주제에 대한 많은 문헌은 없으며 기존 구현 ( TensorFlow의 것과 같은 )은 그 뒤에있는 …

27 optimization derivative tensorflow automatic-differentiation

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심층 신경망은 정규화없이 곱셈 함수에 근접 할 수 있습니까?

f = x * y표준 심층 신경망을 사용하여 단순하게 회귀를 원한다고 가정 해 봅시다 . 하나의 숨겨진 레이어를 가진 NN이 어떤 기능을 수행 할 수 있음을 알려주는 reserache가 있다는 것을 기억합니다. 그러나 정규화없이 NN 은이 단순한 곱셈조차도 근사 할 수 없었습니다. 데이터의 로그 정규화 만 도움 m = x*y => …

27 regression machine-learning neural-networks deep-learning

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분류기에 대한 최적의 임계 값을 결정하고 ROC 곡선을 생성하는 방법은 무엇입니까?

SVM 분류 기가 있다고 가정 해 봅시다. ROC 곡선은 어떻게 생성합니까? (이론적으로) (각 임계 값으로 TPR 및 FPR을 생성하기 때문에). 이 SVM 분류기에 대한 최적의 임계 값을 어떻게 결정합니까?

27 machine-learning svm

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절제 연구 란 무엇입니까? 그리고 그것을 수행하는 체계적인 방법이 있습니까?

절제 연구 란 무엇입니까? 그리고 그것을 수행하는 체계적인 방법이 있습니까? 예를 들어 선형 회귀 분석에 예측 변수가 있으며이를 모형이라고합니다.엔엔n 절제 연구는 어떻게 수행합니까? 어떤 측정 항목을 사용해야합니까? 포괄적 인 출처 또는 교과서가 좋습니다.

27 regression machine-learning neural-networks

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PCA가 특이 치에 민감한 이유는 무엇입니까?

이 SE에는 PCA (Principal Component Analysis)에 대한 강력한 접근 방식을 다루는 게시물이 많이 있지만 PCA가 왜 특이 치에 민감한 지에 대한 좋은 설명은 찾을 수 없습니다 .

26 machine-learning pca outliers

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왜 표준 편차를 만들기 위해 분산의 제곱근을 취합니까?

다른 곳에서 답변을 받았다면 죄송합니다. 왜 표준 편차를 만들기 위해 분산의 제곱근 을 취하는 지 궁금합니다 . 유용한 가치를 창출하는 제곱근을 취하는 것은 무엇입니까?

26 variance standard-deviation

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Beta / Dirichlet Regression이 일반화 선형 모형으로 간주되지 않는 이유는 무엇입니까?

전제는 R 패키지 betareg1의 비 네트에서 인용 한 것 입니다. 또한이 모델은 일반화 된 선형 모델 (GLM; McCullagh and Nelder 1989)과 일부 속성 (예 : 선형 예측 변수, 링크 함수, 분산 매개 변수)을 공유하지만이 프레임 워크의 특별한 경우는 아닙니다 (고정 분산도 아닙니다) ) 이 답변 은 또한 사실을 암시합니다. [...] …

26 generalized-linear-model beta-regression dirichlet-regression

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중심이 아닌 활성화 기능이 역 전파에서 왜 문제가됩니까?

나는 여기 에서 다음을 읽었습니다 . S 자형 출력은 0 중심이 아닙니다 . 신경망에서 나중 프로세싱 계층의 뉴런이 곧 중심에 있지 않은 데이터를 수신하기 때문에 바람직하지 않습니다. 뉴런으로 들어오는 데이터가 항상 양수인 경우 (예 : 에서 요소 ), 역 전파 동안 가중치 의 기울기 는 모두 양수이거나 모두 음수입니다 (전체 …

26 neural-networks deep-learning backpropagation

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확률 이론은 하나의 통합 / 합산하는 음이 아닌 함수에 대한 연구입니까?

이것은 아마도 어리석은 질문이지만 확률 이론은 하나에 통합 / 요약되는 함수에 대한 연구입니까? 편집하다. 나는 부정적이지 않았다. 확률 이론은 하나의 통합 / 합산하는 음 이 아닌 함수에 대한 연구 입니까?

26 probability mathematical-statistics measure-theory

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주사위 두 개-순서대로 같은 숫자

현재 Coursera에서 통계 추론 수업을 공부하고 있습니다. 과제 중 하나에서 다음과 같은 질문이 나옵니다. | Suppose you rolled the fair die twice. What is the probability of rolling the same number two times in a row? 1: 2/6 2: 1/36 3: 0 4: 1/6 Selection: 2 | You're close...I can …

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다른 분석보다 먼저 수행 된 권한 분석에 대한 베이지안의 근거는 무엇입니까?

배경과 경험적 예 두 가지 연구가 있습니다. 실험 (연구 1)을 실행 한 다음 실험 (연구 2)을 수행했습니다. 연구 1에서 두 변수 사이의 상호 작용을 발견했습니다. 연구 2에서,이 상호 작용은 같은 방향이지만 유의하지는 않았습니다. 연구 1의 모델에 대한 요약은 다음과 같습니다. Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 5.75882 0.26368 …

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통계, 선형 대수 및 기계 학습에서 고전적인 표기법은 무엇입니까? 그리고이 표기법들 사이의 관계는 무엇입니까?

우리가 책을 읽을 때, 표기법을 이해하는 것은 내용을 이해하는 데 매우 중요한 역할을합니다. 불행히도, 다른 커뮤니티는 모델의 공식화와 최적화 문제에 대해 다른 표기법을 가지고 있습니다. 여기에 몇 가지 공식 표기법을 요약하고 가능한 이유를 제시 할 수 있습니까? 선형 대수 문학에서 고전 서적은 Strang의 선형 대수학 소개 입니다. 이 책에서 가장 …

26 machine-learning probability self-study optimization

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R 캐럿 및 NA

나는 매개 변수 튜닝 기능과 균일 한 인터페이스에 대해 캐럿을 매우 선호하지만 적용된 "네이 키드"모델이 NA를 허용하더라도 항상 완전한 데이터 세트 (예 : NA가 없음)가 필요하다는 것을 관찰했습니다. 처음에는 필요하지 않은 힘든 대치 법을 적용해야한다는 점에서 매우 귀찮습니다. 어떻게 대치를 피하고 여전히 캐럿 이점을 사용할 수 있습니까?

26 r missing-data data-imputation caret