Estatísticas e Big Data

Como o algoritmo da árvore de decisão se divide em um atributo a cada etapa, a profundidade máxima de uma árvore de decisão é igual ao número de atributos dos dados. Isso está correto?

14 classification  cart 

Para aumentar os algoritmos, eu diria que eles evoluíram muito bem. No início de 1995, o AdaBoost foi introduzido e, depois de algum tempo, era o Gradient Boosting Machine (GBM). Recentemente, foi lançado o XGBoost, por volta de 2015, que é preciso, lida com o excesso de ajustes e se …

14 random-forest  boosting  bagging 

Eu sou um estudante de graduação em estatística e, como tal, envolvido em algumas colaborações com cientistas aplicados (economistas, silvicultores, ...). Essas colaborações são divertidas (na maioria das vezes) e eu aprendo muito, mas também há algumas complicações, por exemplo: Às vezes, minha visão do que é um bom modelo …

14 references 

A literatura de aprendizado profundo está cheia de truques inteligentes com o uso de taxas de aprendizado não constantes na descida do gradiente. Coisas como decaimento exponencial, RMSprop, Adagrad etc. são fáceis de implementar e estão disponíveis em todos os pacotes de aprendizado profundo, mas parecem inexistentes fora das redes …

14 machine-learning  deep-learning  optimization  gradient-descent 

Hesito em perguntar isso aqui no StackExchange de estatísticas ou no de lingüística / inglês, mas acho que pode haver mais usuários que usam o idioma aqui do que usuários que usam estatísticas no outro fórum;) Costumo ler relatórios que mencionam correlação como um verbo na voz ativa, como em …

14 correlation  terminology 

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 2 anos . Atualmente, estou seguindo um programa de mestrado focado em estatística …

14 machine-learning  forecasting  predictive-models  prediction  out-of-sample 

Você poderia fornecer uma explicação passo a passo dos manequins de como o Hamiltonian Monte Carlo funciona? PS: Eu já li as respostas aqui, Monte Carlo Hamiltoniano , e aqui Monte Carlo Hamiltoniano vs. Monte Carlo Sequencial , e aqui Monte Carlo Hamiltoniano: como entender a proposta da Metropolis-Hasting? e …

14 bayesian  hmc 

Estamos no advento da computação quântica , com linguagens quânticas antecipando computadores quânticos de hardware agora disponíveis em níveis alto e baixo para computadores quânticos simulados. A computação quântica traz novas funções elementares, como emaranhamento e teletransporte de qubits, medição de qubits e imposição de superposição a qubits. Que tipos …

14 quantum-computing 

Suponha que sabemos que p (x, y), p (x, z) e p (y, z), é verdade que a distribuição conjunta p (x, y, z) é identificável? Ou seja, existe apenas um possível p (x, y, z) que tem acima dos marginais?

14 distributions  mathematical-statistics 

Digamos que temos os pontos de dados de entrada (preditor) e de saída (resposta) A, B, C, D, E e queremos ajustar uma linha através dos pontos. Este é um problema simples para ilustrar a pergunta, mas também pode ser estendido para dimensões superiores. Declaração do Problema O melhor ajuste …

14 regression  linear  fitting  cost-maximization 

Alguns testes estatísticos são robustos e outros não. O que exatamente significa robustez? Surpreendentemente, não consegui encontrar essa pergunta neste site. Além disso, às vezes, a robustez e a potência de um teste são discutidas juntas. E, intuitivamente, não consegui diferenciar os dois conceitos. O que é um teste poderoso? …

14 statistical-significance  power  robust 

Uma família de uma distribuição tem uma definição diferente para estatística do que em outras disciplinas? Em geral, uma família de curvas é um conjunto de curvas, cada uma das quais é dada por uma função ou parametrização na qual um ou mais parâmetros são variados. Tais famílias são usadas, …

14 distributions  terminology  parametric  exponential-family 

Portanto, essa pode ser uma pergunta comum, mas nunca encontrei uma resposta satisfatória. Como você determina a probabilidade de a hipótese nula ser verdadeira (ou falsa)? Digamos que você dê aos alunos duas versões diferentes de um teste e queira ver se as versões eram equivalentes. Você realiza um teste …

14 probability  hypothesis-testing  bayesian 

(aa seria um dos muitos, bb não) Eu pensei que seria 10! / 8! Mas, aparentemente, estou fazendo algo errado. Alguém pode me ajudar porque estou perplexo.

14 self-study  combinatorics 

Atualmente, estou um pouco confuso com a forma como a descida do gradiente de mini-lote pode ser presa em um ponto de sela. A solução pode ser muito trivial que eu não entendo. Você começa uma amostra nova todas as épocas, e calcula um novo erro com base em um …

14 gradient-descent  sgd