Statystyki i duże zbiory danych

3

Hidden Markov Model vs Recurrent Neural Network

Które problemy z sekwencyjnym wejściem są najbardziej odpowiednie dla każdego? Czy wymiar wejściowy określa, które z nich jest lepsze? Czy problemy wymagające „dłuższej pamięci” lepiej pasują do RNN LSTM, podczas gdy problemy z cyklicznymi wzorcami wprowadzania danych (giełda, pogoda) są łatwiejsze do rozwiązania przez HMM? Wygląda na to, że nakładają …

13 time-series neural-networks hidden-markov-model rnn

2

Model Google Inception: dlaczego istnieje wiele softmax?

Topologia modelu Google Inception można znaleźć tutaj: Google Inception Netowrk Zauważyłem, że w tym modelu znajdują się 3 warstwy softmax (# 154, # 152, # 145), a 2 z nich to pewnego rodzaju wczesna ucieczka tego modelu. Z tego, co wiem, warstwa softmax służy do ostatecznego wyjścia, więc dlaczego jest …

13 deep-learning conv-neural-network

3

Jaka jest metoda momentów i czym różni się od MLE?

Zasadniczo wydaje się, że metoda momentów polega jedynie na dopasowaniu obserwowanej średniej próbki lub wariancji do momentów teoretycznych w celu uzyskania oszacowań parametrów. Rozumiem, że jest to często to samo co MLE dla rodzin wykładniczych. Jednak trudno jest znaleźć jasną definicję metody momentów i jasną dyskusję na temat tego, dlaczego …

13 maximum-likelihood method-of-moments

2

Czy współczynnik kości jest taki sam jak dokładność?

Natrafiam na współczynnik kości dla podobieństwa objętości ( https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coefficient ) i dokładności ( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision ). Wydaje mi się, że te dwa środki są takie same. jakieś pomysły?

13 descriptive-statistics roc accuracy precision-recall auc

2

Czy Random Forest nadaje się do bardzo małych zestawów danych?

Mam zestaw danych obejmujący 24 wiersze danych miesięcznych. Funkcje obejmują PKB, przyloty na lotnisko, miesiąc i kilka innych. Zmienna zależna to liczba odwiedzających popularny cel turystyczny. Czy Losowy Las byłby odpowiedni na taki problem? Dane są niepubliczne, więc nie mogę opublikować próbki.

13 random-forest small-sample

3

Czy sieć neuronowa (np. Splotowa sieć neuronowa) może mieć ujemne wagi?

Czy możliwe jest uzyskanie ujemnych wag (po wystarczającej liczbie epok) dla głębokich splotowych sieci neuronowych, gdy używamy ReLU dla wszystkich warstw aktywacyjnych?

13 machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network

1

Interpretowanie proporcji, które sumują się jako jedna zmienna niezależna w regresji liniowej

Znam pojęcie zmiennych kategorialnych i odpowiednie kodowanie zmiennych zastępczych, które pozwalają nam dopasować jeden poziom jako poziom podstawowy, aby uniknąć kolinearności. Znam również sposób interpretacji oszacowań parametrów z takich modeli: Przewidywana zmiana wyniku dla danego dopasowanego poziomu predyktora jakościowego w stosunku do kategorii podstawowej. Nie jestem pewien, jak interpretować zestaw …

13 regression interpretation proportion multicollinearity

2

Co oznacza bliskość w przypadkowych lasach?

Termin „bliskość” spotkałem w przypadkowych lasach. Ale nie mogłem zrozumieć, co robi w przypadkowych lasach. Jak to pomaga w klasyfikacji?

13 machine-learning random-forest

2

Jak odległość Gowera oblicza różnicę między zmiennymi binarnymi?

Mam 17 liczbowych i 5 zmiennych binarnych (0-1), z 73 próbkami w moim zbiorze danych. Muszę przeprowadzić analizę skupień. Wiem, że odległość Gowera jest dobrą miarą dla zbiorów danych ze zmiennymi mieszanymi. Nie mogłem jednak zrozumieć, w jaki sposób odległość Gowera oblicza różnicę między zmiennymi binarnymi . Wydaje mi się, …

13 clustering distance mixed-type-data

2

Współczynnik korelacji między (niesychotomiczną) zmienną nominalną a zmienną liczbową (przedział) lub porządkową

Przeczytałem już wszystkie strony w tej witrynie, próbując znaleźć odpowiedź na mój problem, ale wydaje się, że nikt nie jest właściwy dla mnie ... Najpierw wyjaśnię ci dane, z którymi pracuję ... Powiedzmy, że mam wektor tablicowy z kilkoma nazwami miast, po jednym dla każdego z 300 użytkowników. Mam też …

13 correlation matlab ordinal-data categorical-data continuous-data

1

Ustawić seed przed każdym blokiem kodu lub raz na projekt?

Standardową wskazówką jest ustawienie losowego materiału siewnego, aby można było odtworzyć wyniki. Ponieważ jednak ziarno jest posuwane naprzód w miarę losowania liczb pseudolosowych, wyniki mogą ulec zmianie, jeśli jakikolwiek fragment kodu losuje dodatkową liczbę. Na pierwszy rzut oka kontrola wersji wydaje się rozwiązaniem tego problemu, ponieważ przynajmniej pozwoli ci cofnąć …

13 random-generation

2

Korzyści z procesów gaussowskich

Mam to zamieszanie związane z korzyściami procesów Gaussa. Mam na myśli porównanie z prostą regresją liniową, w której zdefiniowaliśmy, że funkcja liniowa modeluje dane. Jednak w procesach gaussowskich definiujemy rozkład funkcji, co oznacza, że nie definiujemy konkretnie, że funkcja powinna być liniowa. Możemy zdefiniować przejęcie przed funkcją, które jest przejęciem …

13 gaussian-process

2

Obliczanie prawdopodobieństwa nakładania się listy genów między sekwencją RNA a zestawem danych ChIP-chip

Mam nadzieję, że ktoś na tych forach pomoże mi rozwiązać ten podstawowy problem w badaniach nad ekspresją genów. Przeprowadziłem głębokie sekwencjonowanie tkanki eksperymentalnej i kontrolnej. Następnie uzyskałem krotną wartość wzbogacenia genów w próbce eksperymentalnej nad kontrolą. Referencyjny genom ma około 15 000 genów. 3000 z 15 000 genów jest wzbogaconych …

13 r genetics bioinformatics microarray biostatistics

1

Dlaczego norma partii ma możliwą do nauczenia skalę i przesunięcie?

O ile rozumiem, norma wsadowa normalizuje wszystkie cechy wejściowe do warstwy do jednostkowego rozkładu normalnego, . Średnia i wariancja są szacowane poprzez pomiar ich wartości dla bieżącej mini-partii.N(μ=0,σ=1)N(μ=0,σ=1)\mathcal{N}(\mu=0,\sigma=1)μ,σ2μ,σ2\mu, \sigma^2 Po normalizacji dane wejściowe są skalowane i przesuwane o wartości skalarne: x^′i=γx^i+βx^i′=γx^i+β\hat{x}_i' = \gamma \hat{x}_i + \beta (Popraw mnie, jeśli się …

13 batch-normalization

5

Czy istnieje wizualne narzędzie do projektowania i stosowania sieci neuronowych / głębokiego uczenia się? [Zamknięte]

Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 10 miesięcy temu . Wiem, że istnieje wiele bibliotek do uczenia maszynowego i dogłębnego uczenia się, takich jak caffe, Theano, TensorFlow, keras, ... Ale wydaje …

13 neural-networks deep-learning conv-neural-network