Je pense que le titre de cette question dit tout.
En référence à ce fil: Comment expliqueriez-vous Markov Chain Monte Carlo (MCMC) à un profane? . Je peux voir qu'il s'agit d'une combinaison de chaînes de Markov et de Monte Carlo: une chaîne de Markov est créée avec le postérieur comme distribution limite invariante, puis les tirages de Monte...
Les progrès récents dans les réseaux de neurones sont résumés par une séquence de nouvelles architectures caractérisées principalement par sa complexité croissante de conception. De LeNet5 (1994) à AlexNet (2012), à Overfeat (2013) et GoogleLeNet / Inception (2014) et ainsi de suite ... Y a-t-il...
Je lis l'article Anderson propagation (Error propagation by the Monte Carlo in geochemical calculs), et il y a quelque chose que je ne comprends pas très bien. Considérons quelques données mesurées et un programme qui les traite et renvoie une valeur donnée. Dans l'article, ce programme est utilisé...
J'effectue une tâche de classification binaire où la probabilité de résultat est assez faible (environ 3%). J'essaie de décider s'il faut optimiser par AUC ou perte de journal. Autant que j'ai compris, l'AUC maximise la capacité du modèle à discriminer entre les classes tandis que la perte de log...
J'ai remarqué que lors de la construction de modèles de régression aléatoire des forêts, au moins dans R, la valeur prédite ne dépasse jamais la valeur maximale de la variable cible vue dans les données d'apprentissage. À titre d'exemple, consultez le code ci-dessous. Je construis un modèle de...
Dans Bishop's Pattern Recognition and Machine Learning, j'ai lu ce qui suit, juste après l' introduction de la densité de probabilité :p(x∈(a,b))=∫bap(x)dxp(x∈(a,b))=∫abp(x)dxp(x\in(a,b))=\int_a^bp(x)\textrm{d}x Sous un changement de variable non linéaire, une densité de probabilité se transforme...
J'ai vraiment un manque de compréhension du fonctionnement du filtre bootstrap. Je connais à peu près les concepts mais je n'arrive pas à saisir certains détails. Cette question est pour moi d'éliminer l'encombrement. Ici, je vais utiliser cet algorithme de filtre populaire à partir d'une référence...
Le livre bayésien de Kruschke dit, concernant l'utilisation d'une distribution bêta pour lancer une pièce, Par exemple, si nous n'avons aucune connaissance préalable autre que la connaissance que la pièce a un côté tête et un côté queue, cela revient à avoir précédemment observé une tête et une...
Dans un commentaire sur une autre question , des éclaircissements ont été demandés si le sujet à l'examen était les "proportions de comptage" ou les "proportions continues", et un suivi a indiqué que la différence était une information critique (au sujet de la régression logistique / binomiale vs...
Je comprends la relation entre l'analyse en composantes principales et la décomposition en valeurs singulières à un niveau algébrique / exact. Ma question concerne l' implémentation de scikit-learn . La documentation dit: " [TruncatedSVD] est très similaire à l'ACP, mais fonctionne directement sur...
Sur ce poste , vous pouvez lire la déclaration: Les modèles sont généralement représentés par des points sur une variété de dimensions finies.θθ\theta Sur la géométrie différentielle et les statistiques par Michael K Murray et John W Rice, ces concepts sont expliqués en prose lisible, même en...
Je lis sur l'inférence bayésienne et je suis tombé sur l'expression "l'intégration numérique de la probabilité marginale est trop chère" Je n'ai pas de formation en mathématiques et je me demandais ce que signifie exactement cher ici? Est-ce juste en termes de puissance de calcul ou y a-t-il...
Supposons que j'ai sont iid et je veux faire un test d'hypothèse que est 0. Supposons que j'ai un grand n et que je puisse utiliser le théorème de limite centrale. Je pourrais également faire un test que est 0, ce qui devrait être équivalent à tester que est 0. De plus, converge vers un chi carré,...
Est-ce que chaque série chronologique non stationnaire peut être convertie en une série chronologique stationnaire en appliquant une différenciation? De plus, comment décidez-vous de l'ordre de différenciation à appliquer? Faites-vous simplement une différence avec les intervalles 1,2 ... n, et...
Après une année d'études supérieures, ma compréhension des "moindres carrés pondérés" est la suivante: soit , soit matrice de conception , \ boldsymbol \ beta \ in \ mathbb {R} ^ p soit un vecteur de paramètres, \ boldsymbol \ epsilon \ in \ mathbb {R} ^ n soit un vecteur d'erreur tel que \...
Je lisais le document Deep Residual Learning for Image Recognition et j'avais du mal à comprendre avec 100% de certitude ce qu'implique un bloc résiduel sur le plan informatique. En lisant leur article, ils ont la figure 2: qui illustre ce qu'est un bloc résiduel. Le calcul d'un bloc résiduel...
J'ai plus de 3000 vecteurs sur une grille bidimensionnelle, avec une distribution discrète approximativement uniforme. Certaines paires de vecteurs remplissent une certaine condition. Remarque: la condition n'est applicable qu'aux paires de vecteurs, pas aux vecteurs individuels. J'ai une liste...
J'ai un ensemble de données composé de proportions qui mesurent le "niveau d'activité" des têtards individuels, ce qui rend les valeurs liées entre 0 et 1. Ces données ont été collectées en comptant le nombre de fois où l'individu s'est déplacé dans un certain intervalle de temps (1 pour le...
J'ai souvent entendu cette phrase, mais je n'ai jamais entièrement compris ce qu'elle signifie. L'expression "bonnes propriétés fréquentistes" compte actuellement environ 2750 visites sur google, 536 sur scholar.google.com et 4 sur stats.stackexchange.com . La chose la plus proche que j'ai trouvée...