Statistiques et Big Data

Je suis les cours d'apprentissage automatique en ligne et j'ai appris comment utiliser Gradient Descent pour calculer les valeurs optimales de l'hypothèse. h(x) = B0 + B1X pourquoi nous devons utiliser Gradient Descent si nous pouvons facilement trouver les valeurs avec la formule ci-dessous? Cela...

Je sais que la corrélation n'implique pas de causalité mais une absence de corrélation implique une absence de

Au cours des dernières années, les réseaux de neurones convolutionnels (ou peut-être les réseaux de neurones profonds en général) sont devenus de plus en plus profonds, avec des réseaux à la pointe de la technologie allant de 7 couches ( AlexNet ) à 1 000 couches ( réseaux résiduels) en 4 années....

J'ai beaucoup lu récemment sur les différences entre la méthode de test des hypothèses de Fisher et l'école de pensée Neyman-Pearson. Ma question est, en ignorant les objections philosophiques pour un moment; quand devrions-nous utiliser l'approche de Fisher en matière de modélisation statistique...

Souvent, un analyste statistique se voit remettre un ensemble de données et se voit demander d’ajuster un modèle à l’aide d’une technique telle que la régression linéaire. Très souvent, le jeu de données est accompagné d'un avertissement similaire à celui-ci: "Oh oui, nous nous sommes trompés en...

Le clip vidéo de PSY "Gangnam style" est populaire. Après un peu plus de deux mois, il compte environ 540 millions de téléspectateurs. La semaine dernière, j’ai appris cela de la part de mes enfants d’âge prés au dîner et la discussion s’est vite engagée sur le point de savoir s’il était possible...

Le 25 février 2015, la revue Basic and Applied Social Psychology a publié un éditorial interdisant les valeurs et les intervalles de confiance de tous les articles à venir.ppp Plus précisément, ils disent (le formatage et l’accent sont les miens): [...] avant la publication, les auteurs devront...

Inspiré par un commentaire de cette question : Que considérons-nous comme "non informatif" dans un précédent - et quelles informations sont encore contenues dans un précédent prétendument non informatif? Je vois généralement le prieur dans une analyse où il s’agit d’une analyse de type fréquentiste...

L’ exploration de données et l’ apprentissage automatique me passionnent depuis un certain temps, en partie parce que j’ai étudié la matière à l’école, mais aussi parce que j’ai vraiment beaucoup plus hâte de résoudre des problèmes qui nécessitent un peu plus de réflexion que de programmation....

Il y a plusieurs usages distincts: estimation de la densité du noyau astuce du noyau lissage du noyau Veuillez expliquer ce que signifie le "noyau" en eux, en termes simples, avec vos propres

J'ai lu dans le résumé de cet article que: "La procédure de maximum de vraisemblance (ML) de Hartley aud Rao est modifiée en adaptant une transformation de Patterson et Thompson qui partage la vraisemblance en normalisant la normalité en deux parties, l’une étant exempte d’effets fixes. Maximiser...

Lorsque vous utilisez l'analyse par grappes sur un ensemble de données pour regrouper des cas similaires, vous devez choisir parmi un grand nombre de méthodes de regroupement et de mesures de distance. Parfois, un choix peut influencer l’autre, mais il existe de nombreuses combinaisons de méthodes...

Même si toutes les images du jeu de données MNIST sont centrées, avec une échelle similaire et face visible sans rotations, elles présentent une variation importante de l'écriture manuscrite qui me laisse perplexe sur la précision avec laquelle un modèle linéaire atteint une précision de...

Existe-t-il une interface graphique pour R facilitant l’apprentissage et la programmation dans ce langage pour un

L'entropie de Shannon est le négatif de la somme des probabilités de chaque résultat multiplié par le logarithme des probabilités de chaque résultat. A quoi sert le logarithme dans cette équation? Une réponse intuitive ou visuelle (par opposition à une réponse profondément mathématique) recevra des...

Quelles sont les hypothèses habituelles pour la régression linéaire? Incluent-ils: une relation linéaire entre la variable indépendante et la variable dépendante erreurs indépendantes distribution normale des erreurs homoscédasticité Y en a-t-il

Contexte : Je n'ai pas de formation formelle en statistique bayésienne (bien que je sois très intéressé à en apprendre davantage), mais je sais assez - je pense - pour comprendre l'essentiel des raisons pour lesquelles beaucoup se sentent comme préférables aux statistiques frequentist. Même les...

Je me demande comment calculer les mesures de précision et de rappel pour la classification multiclass à étiquettes multiples, c'est-à-dire une classification dans laquelle il existe plus de deux étiquettes et où chaque instance peut avoir plusieurs

Le temps d’attente pour la distribution du poisson est une distribution exponentielle avec le paramètre lambda. Mais je ne le comprends pas. Poisson modélise le nombre d'arrivées par unité de temps par exemple. Comment est-ce lié à la distribution exponentielle? Disons que la probabilité de k...

Dans son cours d'apprentissage automatique, Andrew Ng introduit la régression linéaire et la régression logistique, et montre comment ajuster les paramètres du modèle à l'aide de la méthode de la méthode de Newton et de la méthode de descente par gradient. Je sais que la descente sur gradient peut...