Estatísticas e Big Data

Eu escrevi um MLP simples no TensorFlow que está modelando um XOR-Gate . Então para: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] deve produzir o seguinte: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] A rede possui uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída …

45 machine-learning  neural-networks  error  gradient-descent  supervised-learning 

Uma maneira comum de "se deitar com os dados" é usar uma escala do eixo y que faz parecer que as mudanças são mais significativas do que realmente são. Quando analiso publicações científicas ou relatórios de laboratório dos alunos, muitas vezes fico frustrado com esse "pecado de visualização de dados" …

45 data-visualization 

Al Rahimi deu recentemente uma palestra muito provocativa no NIPS 2017, comparando o Machine Learning atual com a Alquimia. Uma de suas afirmações é que precisamos voltar aos desenvolvimentos teóricos, ter teoremas simples que provem resultados fundamentais. Quando ele disse isso, comecei a procurar os principais teoremas da ML, mas …

45 machine-learning  deep-learning  theory 

Aprendi na aula de modelos lineares que, se dois preditores estiverem correlacionados e ambos forem incluídos em um modelo, um será insignificante. Por exemplo, suponha que o tamanho de uma casa e o número de quartos estejam correlacionados. Ao prever o custo de uma casa usando esses dois preditores, um …

45 regression  multiple-regression  p-value  linear-model  multicollinearity 

Ao usar a máquina de vetores de suporte, existem diretrizes para escolher o kernel linear versus o não linear, como o RBF? Certa vez, ouvi dizer que o kernel não linear tende a não ter um bom desempenho quando o número de recursos é grande. Há alguma referência sobre esse …

45 machine-learning  classification  svm  references  kernel-trick 

Estou criando um gráfico para mostrar tendências nas taxas de mortalidade (por 1000 ppl.) Em diferentes países, e a história que deve vir da trama é que a Alemanha (linha azul clara) é a única cuja tendência está aumentando após 1932. Isso é minha primeira tentativa (básica) Na minha opinião, …

45 data-visualization 

Sei que estou perdendo algo no meu entendimento da regressão logística e realmente aprecio qualquer ajuda. Pelo que entendi, a regressão logística pressupõe que a probabilidade de um resultado '1' dado os insumos seja uma combinação linear dos insumos passados ​​por uma função de logística inversa. Isso é exemplificado no …

45 r  regression  logistic  generalized-linear-model  simulation 

No campo da economia (eu acho), temos ARIMA e GARCH para séries temporais espaçadas regularmente e Poisson, Hawkes para modelagem de processos pontuais, e quanto a tentativas de modelar séries temporais espaçadas irregularmente (desigualmente) - existem (pelo menos) práticas comuns ? (Se você tem algum conhecimento neste tópico, também pode …

45 time-series  garch  poisson-process  point-process  unevenly-spaced-time-series 

Dada a variável aleatória Y=max(X1,X2,…,Xn)Y=max(X1,X2,…,Xn)Y = \max(X_1, X_2, \ldots, X_n) onde XiXiX_i são variáveis ​​uniformes do IID, como faço para calcular o PDF de YYY ?

45 pdf  maximum 

Existe a possibilidade de usar R em uma interface da web sem a necessidade de instalá-lo? Eu tenho apenas um pequeno script que gosto de executar, mas só quero tentar sem um longo procedimento de instalação. Obrigado.

45 r 

O que é "desvio", como é calculado e quais são seus usos em diferentes campos nas estatísticas? Em particular, estou pessoalmente interessado em seus usos no CART (e sua implementação no rpart no R). Estou perguntando isso, já que o artigo wiki parece um pouco ausente e suas idéias serão …

45 r  cart  rpart  deviance 

Me deparei com uma pergunta no teste de aptidão para entrevistas de emprego para o pensamento crítico. É algo como isto: A República Zorganiana tem alguns costumes muito estranhos. Os casais desejam apenas ter filhos do sexo feminino, pois somente as mulheres podem herdar a riqueza da família; portanto, se …

45 probability  ratio 

Eu estou familiarizado com algoritmos básicos de descida de gradiente para o treinamento de redes neurais. Eu li o artigo propondo Adam: ADAM: UM MÉTODO PARA OTIMIZAÇÃO ESTOCÁSTICA . Embora eu tenha definitivamente algumas idéias (pelo menos), o artigo parece estar em um nível muito alto para mim em geral. …

45 neural-networks  optimization  gradient-descent  adam 

Especificamente, quero saber se há uma diferença entre lm(y ~ x1 + x2)e glm(y ~ x1 + x2, family=gaussian). Penso que este caso particular de glm é igual a lm. Estou errado?

45 r  normal-distribution  generalized-linear-model  lm 

Qual é a diferença entre 'Normalização' e 'Escalonamento' de dados? Até agora, pensei que os dois termos se referissem ao mesmo processo, mas agora percebo que há algo mais que não sei / entendo. Além disso, se houver uma diferença entre Normalização e Escalonamento, quando devemos usar a Normalização, mas …

45 data-transformation  scales  normality-assumption  normalization