Уровень техники нелинейности заключается в использовании выпрямленных линейных единиц (ReLU) вместо сигмовидной функции в глубокой нейронной сети. Каковы преимущества? Я знаю, что тренировка сети при использовании ReLU будет быстрее, и она будет более биологически вдохновленной, каковы другие...
Вот статья, которая мотивировала этот вопрос: неужели нетерпение делает нас толстыми? Мне понравилась эта статья, и она хорошо демонстрирует концепцию «контроля за другими переменными» (IQ, карьера, доход, возраст и т. Д.), Чтобы наилучшим образом выделить истинные отношения только между двумя...
Всегда ли полезно тренироваться с полным набором данных после перекрестной проверки ? Другими словами, можно ли тренироваться со всеми образцами в моем наборе данных и не иметь возможности проверить, подходит ли этот конкретный пример ? Некоторые предыстории проблемы: Скажем, у меня есть семейство...
Я получил этот вопрос во время интервью с Amazon: 50% всех людей, которые получают первое интервью, получают второе интервью 95% ваших друзей, которые получили второе интервью, чувствовали, что у них было хорошее первое интервью 75% ваших друзей, которые НЕ получили второе интервью, считают, что у...
В последнее время эта статья привлекла большое внимание (например, из WSJ ). По сути, авторы приходят к выводу, что Facebook потеряет 80% своих членов к 2017 году. Они основывают свои требования на экстраполяции модели SIR , компартментальной модели, часто используемой в эпидемиологии. Их данные...
Я использую в -кратной перекрестной проверки несколько раз сейчас , чтобы оценить производительность некоторых алгоритмов обучения, но я всегда был озадачен о том , как я должен выбрать значение .КKКKKКK Я часто видел и использовал значение , но мне это кажется совершенно произвольным, и теперь я...
В настоящее время я использую SVM с линейным ядром для классификации моих данных. На тренировочном наборе ошибок нет. Я перепробовал несколько значений параметра ( 10 - 5 , … , 10 2 ). Это не изменило ошибку на тестовом наборе.СCC10- 5, … , 10210−5,…,10210^{-5}, \dots, 10^2 Теперь я задаюсь...
Какие функции общих затрат используются при оценке производительности нейронных сетей? подробности (не стесняйтесь пропустить остальную часть этого вопроса, мое намерение здесь состоит в том, чтобы просто дать пояснение по обозначению, которое ответы могут использовать, чтобы помочь им быть более...
Чем отличаются PCA и классический MDS? Как насчет МДС и неметрических МДС? Есть ли время, когда вы бы предпочли одно над другим? Чем отличаются
У меня есть набор данных, и я хочу выяснить, какое распределение лучше всего подходит для моих данных. Я использовал fitdistr()функцию для оценки необходимых параметров для описания предполагаемого распределения (т. Е. Вейбулла, Коши, Нормаль). Используя эти параметры, я могу провести тест...
Это то, что беспокоило меня какое-то время, и я не смог найти удовлетворительных ответов в Интернете, так что вот так: После рассмотрения ряда лекций по выпуклой оптимизации метод Ньютона, по-видимому, является гораздо более совершенным алгоритмом, чем градиентный спуск, для поиска глобально...
Я читаю книгу по интеллектуальному анализу данных, в которой упоминается статистика Каппа как средство оценки эффективности прогнозирования классификаторов. Однако я просто не могу этого понять. Я также проверил Википедию, но это тоже не помогло: https://en.wikipedia.org/wiki/Cohen's_kappa . Как...
В недавней статье в Amstat Новости , авторы (Марк ван дер Лан и Шерри Роуз) заявил , что «Мы знаем , что для достаточно больших размеров выборки, каждое исследование, в том числе те , в которых нулевая гипотеза об отсутствии эффекта верно - будет объявить статистически значимый эффект. Ну, я,...
Случайные леса считаются черными ящиками, но недавно я подумал, какие знания можно получить из случайного леса? Наиболее очевидной вещью является важность переменных, в простейшем варианте это можно сделать, просто рассчитав количество вхождений переменной. Второе, о чем я думал, это...
Я изучаю распознавание образов и статистику, и почти в каждой книге, которую я открываю на эту тему, я сталкиваюсь с концепцией расстояния Махаланобиса . Книги дают интуитивно понятные объяснения, но все еще недостаточно хороши для того, чтобы я действительно мог понять, что происходит. Если бы...
Мне было интересно, какова разница между дисперсией и стандартным отклонением. Если вы рассчитываете два значения, становится ясно, что вы получаете стандартное отклонение от дисперсии, но что это означает с точки зрения распределения, которое вы наблюдаете? Кроме того, зачем вам стандартное...
В группе студентов 2 из 18 левши. Найти апостериорное распределение учеников-левшей в популяции, предполагая неинформативный априорный анализ. Подведите итоги. По данным литературы, 5-20% людей - левши. Примите эту информацию во внимание в вашем предыдущем и вычислите новое заднее. Я знаю, что...
Я действительно удивлен, что никто, кажется, не спросил это уже ... При обсуждении оценщиков часто используются два термина: «последовательный» и «беспристрастный». Мой вопрос прост: какая разница? Точные технические определения этих терминов довольно сложны, и сложно понять, что они означают . Я...
Недавно я читал о глубоком обучении, и я запутался в терминах (или, скажем, технологиях). В чем разница между Сверточные нейронные сети (CNN), Ограниченные машины Больцмана (RBM) и Авто-кодеры?...
У меня есть датафрейм со многими наблюдениями и многими переменными. Некоторые из них являются категориальными (неупорядоченными), а другие числовыми. Я ищу ассоциации между этими переменными. Я был в состоянии вычислить корреляцию для числовых переменных (корреляция Спирмена), но: Я не знаю, как...