Saya memiliki pertanyaan yang pada dasarnya mendasar untuk ditanyakan di sini yang telah mengganggu saya untuk sementara waktu. Melalui sebagian besar bacaan saya tentang statistik bayesian, dinyatakan tanpa basa-basi bahwa kemungkinan marjinal sering sulit dipecahkan atau sulit diperkirakan....
Saat membaca makalah segmentasi semantik serta implementasi yang sesuai, saya menemukan bahwa beberapa pendekatan menggunakan softmax sementara yang lain menggunakan sigmoid untuk pelabelan tingkat piksel. Misalnya, sehubungan dengan kertas u-net , output adalah peta fitur dengan dua...
y=β0+β1x1+ε0y=β0+β1x1+ε0y = \beta_{0} + \beta_{1}x_{1} + \varepsilon_{0} Bahasa untuk menggambarkan model regresi, seperti regresi linier sangat sederhana yang ditentukan di atas sering bervariasi dan variasi tersebut sering membawa pergeseran makna yang halus. Misalnya, bagian model di sisi kiri...
Saya membaca pracetak makalah ini , dan saya mengalami kesulitan mengikuti derivasi mereka dari persamaan untuk Regresi Proses Gaussian. Mereka menggunakan pengaturan & notasi Rasmussen & Williams . Dengan demikian, aditif, mean-nol, stasioner, dan noise terdistribusi normal dengan varian...
Saya belajar tentang bootstrap sebagai cara memperkirakan varians statistik sampel. Saya punya satu keraguan mendasar. Mengutip dari http://web.stanford.edu/class/psych252/tutorials/doBootstrapPrimer.pdf : • Berapa banyak pengamatan yang harus kita sampel ulang? Saran yang baik adalah ukuran...
Apa perbedaan antara banyak pembelajaran dan pengurangan dimensi non-linear ? Saya telah melihat kedua istilah ini digunakan secara bergantian. Sebagai contoh: http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/manifold/manifold.html : Manifold Learning (sering juga disebut sebagai pengurangan...
Untuk variabel acak independen dan , apakah ada bentuk ekspresi tertutup untukαα\alphaββ\beta E [αα2+β2√]E[αα2+β2]\mathbb E \left[ \frac{\alpha}{\sqrt{\alpha^2 + \beta^2}} \right] dalam hal nilai dan varian yang diharapkan dari dan ? Jika tidak, adakah batas bawah yang baik dari harapan...
Saya menyesuaikan model efek campuran dengan istilah spline dalam aplikasi di mana tren dari waktu ke waktu dikenal sebagai kurva-linier. Namun, apa yang ingin saya nilai adalah apakah tren kurva-linier terjadi karena penyimpangan individu dari linieritas, atau apakah itu efek pada tingkat kelompok...
Saya ingin menghitung pentingnya setiap fitur input menggunakan model yang mendalam. Tetapi saya hanya menemukan satu makalah tentang pemilihan fitur menggunakan pembelajaran mendalam - pemilihan fitur dalam . Mereka menyisipkan lapisan node yang terhubung ke setiap fitur secara langsung, sebelum...
Saya ingin tahu apakah statistik selesai untuk dalam pengaturan .T(X1,…,Xn)=∑ni=1(Xi−X¯n)2n−1T(X1,…,Xn)=∑i=1n(Xi−X¯n)2n−1T(X_1,\ldots,X_n)=\frac{\sum_{i=1}^n (X_i-\bar{X}_n)^2}{n-1}σ2σ2\sigma^2N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) Apakah ini tergantung pada apakah sebelumnya diketahui atau tidak? Jika...
Terlepas dari kesamaan mendasar seperti kedua model ini, probabilitas keberhasilan daripada memodelkan variabel respons secara langsung; Saya percaya bahwa ada jawaban yang lebih andal yang menunjukkan perbedaan dan persamaan di antara model-model ini. Satu perbedaannya adalah, dalam logistik...
Saya mencoba membuat model yang diperkecil untuk memprediksi banyak variabel dependen (DV) (~ 450) yang sangat berkorelasi. Variabel independen saya (IV) juga banyak (~ 2000) dan sangat berkorelasi. Jika saya menggunakan laso untuk memilih model yang direduksi untuk setiap output secara...
Saya punya dataset dengan format berikut. Ada kanker hasil biner / tidak ada kanker. Setiap dokter dalam dataset telah melihat setiap pasien dan memberikan penilaian independen pada apakah pasien menderita kanker atau tidak. Para dokter kemudian memberikan tingkat kepercayaan mereka dari 5 bahwa...
Saya akan membahas masalah-masalah dalam tugas penugasan tertulis kelas pembelajaran mendalam di Stanford NLP http://cs224d.stanford.edu/assignment1/assignment1_soln Saya mencoba memahami jawaban untuk 3a di mana mereka mencari turunan ke vektor untuk kata pusat. Asumsikan Anda diberikan vektor...
Hastie dan Tibshirani menyebutkan dalam bagian 4.3.2 dari buku mereka bahwa dalam pengaturan regresi linier, pendekatan kuadrat terkecil sebenarnya merupakan kasus khusus dari kemungkinan maksimum. Bagaimana kita dapat membuktikan hasil ini? PS: Tidak ada detail
Saya bingung dengan yang berikut ini, dan saya belum bisa menggali jawabannya di tempat lain. Saya mencoba mempelajari R sambil melakukan beberapa statistik, dan, sebagai latihan, saya mencoba memeriksa ulang hasil fungsi R bawaan dengan juga melakukan ini 'dengan tangan', seperti di R. , untuk...
Seperti banyak orang lain, saya menemukan sumber daya di sini dan di sini sangat berguna untuk memahami sel-sel LSTM. Saya yakin saya mengerti bagaimana nilai mengalir dan diperbarui, dan saya cukup percaya diri untuk menambahkan "koneksi lubang intip" yang disebutkan, dll. Dalam contoh saya, saya...
Saya mencoba untuk membuktikan atau membantah bahwa perbedaan antara Korelasi Spearman dan Korelasi Kendall tidak lebih dari 1 (atau kurang, semakin ketat semakin meriahnya). Saya berasumsi tidak ada ikatan. Dalam upaya untuk menyangkal hasil menggunakan contoh penghitung, saya memeriksa semua...
Hanya ingin memeriksa beberapa alasan. Jika sampel asli saya berukuran dan saya bootstrap, maka proses pemikiran saya adalah sebagai berikut:nnn 1n1n\frac{1}{n} adalah peluang pengamatan apa pun yang diambil dari sampel asli. Untuk memastikan pengundian berikutnya bukan observasi sampel...
Posting ini mengacu pada model regresi linier bivariat, Yi=β0+β1xiYi=β0+β1xiY_i = \beta_0 + \beta_1x_i . Saya selalu mengambil partisi jumlah total kuadrat (SSTO) menjadi jumlah kuadrat untuk kesalahan (SSE) dan jumlah kuadrat untuk model (SSR) pada iman, tetapi begitu saya mulai benar-benar...