Estatísticas e Big Data

Eu sei como implementar a função objetivo linear e os reforços lineares no XGBoost. Minha pergunta concreta é: quando o algoritmo se encaixa no residual (ou no gradiente negativo) ele está usando um recurso em cada etapa (ou seja, modelo univariado) ou todos os recursos (modelo multivariado)? Qualquer referência à …

9 regression  machine-learning  boosting  xgboost 

Estou tentando descobrir a distribuição de onde , eu sei que, considerando cada um dos termos separadamente, e Mas não tenho certeza sobre a distribuição de (*)Z i ~ N ( 0 , 1 ) n Σ i = 1 Z 2 i ~ χ 2 ( n ) 1(n−1)∑i=1nZ2i−(∑i=1nZi)2(∗)(n−1)∑i=1nZi2−(∑i=1nZi)2(∗) …

9 probability  distributions  normal-distribution 

Eu tenho um conjunto de dados detalhando um grande número de jogos de críquete (alguns milhares). No críquete, os "jogadores de boliche" jogam repetidamente uma bola em uma sucessão de "batedores". O jogador está tentando tirar o batedor "de fora". A este respeito, é bastante semelhante aos jarros e rebatedores …

9 probability  modeling  games 

Fechado . Esta pergunta precisa de detalhes ou clareza . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Adicione detalhes e esclareça o problema editando esta postagem . Fechado há 3 anos . Pelo que li e pelas respostas a outras perguntas que fiz aqui, muitos dos chamados …

9 bayesian  frequentist  philosophical 

Considerando o número de recursos constante, o Barnes-Hut t-SNE possui uma complexidade de , projeções aleatórias e PCA têm uma complexidade de tornando-os "acessíveis" para conjuntos de dados muito grandes.O(nlogn)O(nlog⁡n)O(n\log n)O(n)O(n)O(n) Por outro lado, os métodos baseados no dimensionamento multidimensional têm uma complexidade .O(n2)O(n2)O(n^2) Existem outras técnicas de redução de …

9 pca  dimensionality-reduction  large-data  multidimensional-scaling  tsne 

Atualmente, estou tentando implementar um método usado em um artigo popular intitulado "Acabei de executar dois milhões de regressões". A idéia básica por trás disso é que existem certos casos em que não é óbvio quais controles devem ser incluídos no modelo. Uma coisa que você pode fazer nesse caso …

9 likelihood-ratio 

Digamos que eu tenha uma arquitetura de modelo de aprendizado profundo, bem como um tamanho de minilote escolhido. Como derivar desses requisitos de memória esperados para o treinamento desse modelo? Como exemplo, considere um modelo (não recorrente) com entrada da dimensão 1000, 4 camadas ocultas totalmente conectadas da dimensão 100 …

9 deep-learning 

Suponha que eu ajuste uma regressão binomial e obtenha as estimativas pontuais e a matriz de variância-covariância dos coeficientes de regressão. Isso me permitirá obter um IC para a proporção esperada de sucessos em um experimento futuro, , mas preciso de um IC para a proporção observada. Foram postadas algumas …

9 confidence-interval  binomial  beta-binomial  beta-regression  gamlss 

Eu sei que vi as duas coisas, então há uma diferença entre as duas, e qual delas é mais comum?

9 logistic  terminology  logarithm  loss-functions 

O problema com o qual estou lidando é prever valores de séries temporais. Estou analisando uma série temporal por vez e, com base em, por exemplo, 15% dos dados de entrada, gostaria de prever seus valores futuros. Até agora me deparei com dois modelos: LSTM (memória de longo prazo; uma …

9 time-series  forecasting  references  arima  lstm 

Atualmente, estou escrevendo um algoritmo para privacidade diferencial usando o mecanismo de Laplace. Infelizmente, não tenho formação em estatística; portanto, muitos termos são desconhecidos para mim. Então agora estou tropeçando no termo: ruído de Laplace . Para tornar um diferencial de conjunto de dados privado, todos os trabalhos apenas falam …

9 random-generation  laplace-distribution  differential-privacy 

Como o erro padrão de uma regressão linear é geralmente dado para a variável de resposta, estou pensando em como obter intervalos de confiança na outra direção - por exemplo, para uma interceptação x. Sou capaz de visualizar o que pode ser, mas tenho certeza de que deve haver uma …

9 r  regression  confidence-interval  bootstrap 

Antecedentes: Estou usando a aproximação do valor Q da Rede Neural na minha tarefa de aprendizado por reforço. A abordagem é exatamente a mesma descrita nesta pergunta , porém a pergunta em si é diferente. Nesta abordagem, o número de saídas é o número de ações que podemos executar. E, …

9 machine-learning  neural-networks  reinforcement-learning  q-learning 

Estou tentando interpretar os resultados de um artigo, onde eles aplicaram regressão múltipla para prever vários resultados. No entanto, os 's (coeficientes B padronizados definidos como que é dependente variável e é um preditor) relatado não parece corresponder ao relatado :p X 1 = B x 1 ⋅ S D …

9 regression  regression-coefficients  multicollinearity  r-squared 

Minha pergunta diz respeito à relação entre a hipótese de codificação eficiente, descrita na página da Wikipedia sobre algoritmos de codificação eficiente e aprendizado de rede neural. Qual é a relação entre a hipótese de codificação eficiente e as redes neurais? Existem modelos de redes neurais inspirados explicitamente pela hipótese …

9 neural-networks  information-theory