Saya melakukan beberapa percobaan numerik yang terdiri dari pengambilan sampel distribusi lognormal X∼LN(μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma) , dan mencoba memperkirakan momen dengan dua metode:E[Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] Melihat rata-rata sampelXnXnX^n Memperkirakan dan dengan menggunakan...
Saya ingat pernah membaca beberapa waktu yang lalu bahwa di buku-buku lama (pra-komputer), angka terakhir dari kuantil teoretis yang ditunjukkan dalam lampiran tidak akurat untuk mencegah plagiarisme (idenya adalah bahwa jika buku lain memiliki tabel di lampiran di mana angka terakhir identik...
Saya ingin menggunakan pembelajaran mendalam dalam proyek saya. Saya membaca beberapa makalah dan muncul pertanyaan: apakah ada perbedaan antara jaringan saraf konvolusi dan pembelajaran yang mendalam? Apakah hal-hal ini sama atau mereka memiliki perbedaan besar, dan mana yang lebih...
Regresi LASSO menyusutkan koefisien ke nol, sehingga memberikan pemilihan model yang efektif. Saya percaya bahwa dalam data saya ada interaksi yang bermakna antara kovariat nominal dan kontinu. Namun tidak harus, 'efek utama' dari model yang sebenarnya bermakna (bukan nol). Tentu saja saya tidak...
Saya bertanya-tanya apakah ada algoritma yang bisa melakukan klasifikasi dan regresi pada saat yang sama. Sebagai contoh, saya ingin membiarkan algoritma mempelajari classifier, dan pada saat yang sama dalam setiap label, ia juga mempelajari target yang berkelanjutan. Jadi, untuk setiap contoh...
Saya sedikit bingung jika variabel independen (juga disebut prediktor atau fitur) dalam model statistik, misalnya dalam regresi linier , apakah variabel acak?Y = β 0 + β 1 XXXXY= β0+ β1XY=β0+β1XY=\beta_0+\beta_1
Benarkah metode Bayesian tidak overfit? (Saya melihat beberapa makalah dan tutorial membuat klaim ini) Sebagai contoh, jika kita menerapkan Proses Gaussian ke MNIST (klasifikasi digit tulisan tangan), tetapi hanya memperlihatkannya sebagai sampel tunggal, akankah ia kembali ke distribusi...
Asumsikan bahwa model memiliki akurasi 100% pada data pelatihan, tetapi akurasi 70% pada data uji. Apakah argumen berikut ini benar tentang model ini? Jelas bahwa ini adalah model overfitted. Akurasi pengujian dapat ditingkatkan dengan mengurangi overfitting. Namun, model ini masih bisa menjadi...
Dalam pertanyaan yang baru-baru ini diterima dengan baik, Tim bertanya kapan data yang tidak seimbang benar-benar menjadi masalah dalam Pembelajaran Mesin ? Premis dari pertanyaan ini adalah bahwa ada banyak literatur pembelajaran mesin yang membahas keseimbangan kelas dan masalah kelas yang tidak...
Apa perbedaan praktis antara metrik Wasserstein dan divergensi Kullback-Leibler ? Metrik Wasserstein juga disebut sebagai jarak penggerak Bumi . Dari Wikipedia: Metrik Wasserstein (atau Vaserstein) adalah fungsi jarak yang didefinisikan antara distribusi probabilitas pada ruang metrik...
Ditutup . Pertanyaan ini didasarkan pada pendapat . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga dapat dijawab dengan fakta dan kutipan dengan mengedit posting ini . Ditutup 2 tahun yang lalu . Masalah...
Judulnya adalah pertanyaan. Saya diberitahu bahwa rasio dan invers variabel acak seringkali bermasalah. Yang dimaksud adalah bahwa harapan seringkali tidak ada. Apakah ada penjelasan sederhana dan umum tentang hal
Saya bertanya-tanya, mengapa begitu penting memiliki pembelajaran mesin berprinsip / teoretis? Dari sudut pandang pribadi sebagai manusia, saya bisa mengerti mengapa Machine Learning berprinsip akan menjadi penting: manusia suka memahami apa yang mereka lakukan, kami menemukan keindahan dan...
Pertimbangkan model rintangan yang memprediksi data jumlah ydari prediktor normal x: set.seed(1839) # simulate poisson with many zeros x <- rnorm(100) e <- rnorm(100) y <- rpois(100, exp(-1.5 + x + e)) # how many zeroes? table(y == 0) FALSE TRUE 31 69 Dalam hal ini, saya memiliki...
Kedua Cross-entropy dan KL divergence adalah alat untuk mengukur jarak antara dua distribusi probabilitas. Apa bedanya? H( P, Q ) = -∑xP( x ) logQ ( x )H(P,Q)=−∑xP(x)logQ(x) H(P,Q) = -\sum_x P(x)\log Q(x) KL ( P| Q)=∑xP( x ) logP( x )Q ( x )KL(P|Q)=∑xP(x)logP(x)Q(x) KL(P | Q) = \sum_{x}...
Diberikan fungsi biaya cembung, menggunakan SGD untuk optimisasi, kami akan memiliki gradien (vektor) pada titik tertentu selama proses optimasi. Pertanyaan saya adalah, mengingat titik pada cembung, apakah gradien hanya menunjuk pada arah di mana fungsi naik / turun tercepat, atau gradien selalu...
Dalam membaca tentang uji KS 2-sampel, saya mengerti persis apa yang dilakukannya tetapi saya tidak mengerti mengapa itu bekerja . Dengan kata lain, saya dapat mengikuti semua langkah untuk menghitung fungsi distribusi empiris, menemukan perbedaan maksimum antara keduanya untuk menemukan...
Apa itu studi ablasi? Dan adakah cara sistematis untuk melakukannya? Sebagai contoh, saya memiliki prediktor dalam regresi linier yang akan saya sebut sebagai model saya.nnn Bagaimana saya akan melakukan studi ablasi untuk ini? Metrik apa yang harus saya gunakan? Sumber atau buku teks yang...
Orang sering mengatakan beberapa peristiwa memiliki peluang 50-60% untuk terjadi. Kadang-kadang saya bahkan akan melihat orang memberikan bar kesalahan eksplisit tentang penetapan probabilitas. Apakah pernyataan-pernyataan ini memiliki makna atau apakah itu hanya kekhasan linguistik ketidaknyamanan...
Saya memiliki nilai p dari banyak tes dan ingin tahu apakah sebenarnya ada sesuatu yang signifikan setelah mengoreksi beberapa pengujian. Komplikasinya: tes saya tidak independen. Metode yang saya pikirkan (varian dari Fisher's Product Method, Zaykin et al., Genet Epidemiol , 2002) membutuhkan...