Pytania otagowane jako theory

Pytania dotyczące teorii statystycznej. Zawsze dołączaj też bardziej szczegółowy tag.

6
Jakie są główne twierdzenia w uczeniu maszynowym (głębokim)?
Al Rahimi wygłosił ostatnio bardzo prowokujący wykład w NIPS 2017, porównując obecne uczenie maszynowe z alchemią. Jednym z jego twierdzeń jest to, że musimy wrócić do rozwoju teoretycznego, aby mieć proste twierdzenia potwierdzające fundamentalne wyniki. Kiedy to powiedział, zacząłem szukać głównych twierdzeń dotyczących ML, ale nie mogłem znaleźć dobrego odniesienia, …
8
Jakie teorie powinien znać każdy statystyk?
Myślę o tym z bardzo podstawowej, minimalnej perspektywy. Jakie są najważniejsze teorie, które statystycy branżowi (a nie akademiccy) powinni znać, rozumieć i wykorzystywać na bieżąco? Wielkim, jakie przychodzi na myśl, jest prawo wielkich liczb . Jakie są najbardziej istotne dla zastosowania teorii statystycznej do analizy danych?
4
Jak interpretujesz RMSLE (błąd logarytmiczny średniej kwadratowej)?
Brałem udział w konkursie uczenia maszynowego, w którym używają RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error) do oceny wydajności przewidującej cenę sprzedaży danej kategorii sprzętu. Problem w tym, że nie jestem pewien, jak interpretować sukces mojego końcowego wyniku. Na przykład, jeśli osiągnąłem RMSLE na poziomie czy mogę podnieść moc wykładniczą i …
3
Dlaczego podczas uczenia się uczniowie są „słabi”?
Zobacz także podobne pytanie na temat statystyki . SE . W zwiększeniu algorytmy, takie jak adaboost i LPBoost wiadomo, że „słabe” uczestników być łączone tylko lepsze wyniki niż przypadek użyteczne z Wikipedia: Stosowane przez niego klasyfikatory mogą być słabe (tj. Wykazywać znaczny poziom błędów), ale dopóki ich wydajność nie jest …
1
Obliczanie powtarzalności efektów z modelu Lmer
Właśnie natknąłem się na ten artykuł , który opisuje, jak obliczyć powtarzalność (aka niezawodność, aka korelacja wewnątrzklasowa) pomiaru za pomocą modelowania efektów mieszanych. Kod R byłby następujący: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
8
Dlaczego tak ważne jest posiadanie zasadniczych i matematycznych teorii uczenia maszynowego?
Zastanawiam się, dlaczego tak ważne jest posiadanie zasadniczego / teoretycznego uczenia maszynowego? Z osobistego punktu widzenia, jako człowiek, rozumiem, dlaczego uczenie maszynowe oparte na zasadach jest tak ważne: ludzie lubią rozumieć, co robią, my rozumiemy piękno i satysfakcję. z teoretycznego punktu widzenia matematyka jest zabawna kiedy istnieją zasady, które kierują …
1
Wybór spośród właściwych zasad punktacji
Większość zasobów na temat prawidłowych reguł punktowania wymienia szereg różnych zasad punktacji, takich jak utrata logów, wynik Briera lub punktacja sferyczna. Często jednak nie udzielają zbyt wielu wskazówek na temat różnic między nimi. (Dowód A: Wikipedia .) Wybór modelu, który maksymalizuje wynik logarytmiczny, odpowiada wybraniu modelu największej wiarygodności, co wydaje …
4
Co oznacza „bezstronność”?
Co to znaczy powiedzieć, że „wariancja jest tendencyjnym estymatorem”. Co to znaczy przekonwertować tendencyjne oszacowanie na obiektywne oszacowanie za pomocą prostej formuły. Co dokładnie robi ta konwersja? Jakie jest praktyczne zastosowanie tej konwersji? Czy przeliczasz te wyniki, używając pewnego rodzaju statystyk?
4
Jaka jest klątwa wymiarowości?
W szczególności szukam odniesień (artykułów, książek), które rygorystycznie pokażą i wyjaśnią przekleństwo wymiarowości. Pytanie to pojawiło się po tym, jak zacząłem czytać białą księgę autorstwa Lafferty i Wassermana. W akapicie trzecim wspominają o „dobrze znanym” równaniu, które implikuje, że najlepszym wskaźnikiem konwergencji jest ; jeśli ktokolwiek może to wyjaśnić (i …
21 theory 
5
Wprowadzenie do teorii miary
Chciałbym dowiedzieć się więcej o nieparametrycznych technikach bayesowskich (i pokrewnych). Mam doświadczenie w informatyce i chociaż nigdy nie brałem udziału w kursie teorii miary lub teorii prawdopodobieństwa, miałem ograniczone formalne szkolenie w zakresie prawdopodobieństwa i statystyki. Czy ktoś może polecić czytelne wprowadzenie do tych pojęć, aby zacząć?
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.