Estatísticas e Big Data

Alguém pode explicar qual é a interpretação natural para os hiperparâmetros LDA? ALPHAe BETAsão parâmetros de distribuições Dirichlet para distribuições de tópicos (por documento) e (por tópico) palavras, respectivamente. No entanto, alguém pode explicar o que significa escolher valores maiores desses hiperparâmetros versus valores menores? Isso significa colocar alguma crença …

21 interpretation  prior  topic-models  hyperparameter 

Quais distribuições têm soluções em formato fechado para as estimativas de máxima verossimilhança dos parâmetros de uma amostra de observações independentes?

21 distributions  mathematical-statistics  maximum-likelihood 

É improvável que esta pergunta ajude futuros visitantes; é relevante apenas para uma pequena área geográfica, um momento específico ou uma situação extraordinariamente estreita que geralmente não é aplicável ao público mundial da Internet. Para obter ajuda para tornar esta questão mais amplamente aplicável, visite o centro de ajuda . …

21 r  gbm 

Eu executei um Modelo Misto Linear Generalizado em R e incluí um efeito de interação entre dois preditores. A interação não foi significativa, mas os principais efeitos (os dois preditores) foram. Agora, muitos exemplos de livros didáticos me dizem que, se houver um efeito significativo da interação, os principais efeitos …

21 logistic  mixed-model  interaction  interpretation  regression-coefficients 

A análise funcional de componentes principais (FPCA) é algo que me deparei com e nunca consegui entender. Sobre o que é tudo isso? Veja "Uma pesquisa sobre análise funcional de componentes principais" de Shang, 2011 , e estou citando: O PCA encontra sérias dificuldades na análise de dados funcionais devido …

21 time-series  pca  dimensionality-reduction 

Aprendi que um tamanho pequeno de amostra pode levar a energia insuficiente e a erros do tipo 2. No entanto, tenho a sensação de que pequenas amostras podem geralmente não ser confiáveis ​​e podem levar a qualquer tipo de resultado por acaso. Isso é verdade?

21 hypothesis-testing  small-sample 

Estou tendo problemas para entender o conceito de uma variável aleatória como uma função. Eu entendo a mecânica (acho) mas não entendo a motivação ... Dizer é uma probabilidade tripla, onde , é a álgebra de Borel- nesse intervalo e é a medida regular de Lebesgue. Seja uma variável aleatória …

21 probability  random-variable  measure-theory 

fundo Um dos pontos fracos mais comumente usados ​​antes da variância é a gama inversa com os parâmetros (Gelman 2006) .α = 0,001 , β= 0,001α=0.001,β=0.001\alpha =0.001, \beta=0.001 No entanto, essa distribuição possui um IC de 90% de aproximadamente .[ 3 × 1019, ∞ ][3×1019,∞][3\times10^{19},\infty] library(pscl) sapply(c(0.05, 0.95), function(x) qigamma(x, …

21 bayesian  multilevel-analysis  prior 

Esta pergunta já tem respostas aqui : Como a mudança na função de custo pode ser positiva? (1 resposta) O que devo fazer quando minha rede neural não aprende? (5 respostas) Fechado no mês passado . Estou treinando um modelo (Rede Neural Recorrente) para classificar 4 tipos de sequências. Ao …

21 machine-learning  neural-networks  loss-functions  rnn  training-error 

Estou entendendo algo errado. Este é o meu código usando o sklearn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn import decomposition from sklearn import datasets from sklearn.preprocessing import StandardScaler pca = decomposition.PCA(n_components=3) x = np.array([ [0.387,4878, 5.42], [0.723,12104,5.25], [1,12756,5.52], [1.524,6787,3.94], ]) pca.fit_transform(x) Resultado: …

21 pca  python  scikit-learn 

Definimos uma arquitetura de gargalo como o tipo encontrado no artigo da ResNet , em que [duas camadas de conv3 3x3] são substituídas por [uma conv de 1x1, uma conv de 3x3 e outra conv. De 1x1]. Entendo que as camadas 1x1 conv são usadas como uma forma de redução …

21 residuals  deep-learning  conv-neural-network 

Os dados têm muitos recursos (por exemplo, 100) e o número de instâncias é como 100.000. Os dados são escassos. Quero ajustar os dados usando regressão logística ou svm. Como sei se os recursos são lineares ou não lineares para que eu possa usar o truque do kernel se não …

21 machine-learning  logistic  svm  data-mining 

Aqui está minha velha pergunta Gostaria de perguntar se alguém sabe a diferença (se houver alguma diferença) entre os modelos Hidden Markov (HMM) e Particle Filter (PF) e, como conseqüência, o Kalman Filter, ou em quais circunstâncias usamos qual algoritmo. Sou estudante e tenho que fazer um projeto, mas primeiro …

21 machine-learning  self-study  hidden-markov-model  kalman-filter  particle-filter 

Eu tenho alguns dados básicos sobre reduções de emissões e custo por carro: q24 <- read.table(text = "reductions cost.per.car 50 45 55 55 60 62 65 70 70 80 75 90 80 100 85 200 90 375 95 600 ",header = TRUE, sep = "") Sei que essa é uma …

21 r  self-study  exponential  starting-values 

É frequentemente mencionado que as unidades lineares retificadas (ReLU) substituíram as unidades softplus porque são lineares e mais rápidas de calcular. O softplus ainda tem a vantagem de induzir esparsidade ou isso é restrito à ReLU? A razão pela qual pergunto é que me pergunto sobre as consequências negativas da …

21 machine-learning  neural-networks