Statistiques et Big Data

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NeuralNetwork monocouche avec activation ReLU égale à SVM?

Supposons que j'ai un réseau neuronal simple couche, avec n entrées et une seule sortie (tâche de classification binaire). Si je définis la fonction d'activation dans le nœud de sortie comme une fonction sigmoïde, le résultat est un classificateur de régression logistique. Dans ce même scénario, si...

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Y a-t-il des applications où SVM est encore supérieur?

L'algorithme SVM est assez ancien - il a été développé dans les années 1960, mais était extrêmement populaire dans les années 1990 et 2000. C'est une partie classique (et assez belle) des cours d'apprentissage automatique. Aujourd'hui, il semble que dans le traitement des médias (images, son, etc.)...

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Rapport de vraisemblance vs test de Wald

D'après ce que j'ai lu, entre autres sur le site du groupe de consultation en statistiques de l' UCLA, les tests de rapport de vraisemblance et les tests wald sont assez similaires pour tester si deux modèles glm montrent une différence significative dans l'ajustement pour un ensemble de données...

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Pourquoi le théorème de Rao-Blackwell requiert-il ?

Les états du théorème de Rao-Blackwell Soit un estimateur de avec pour tout . Supposons que soit suffisant pour , et que Alors pour tout , L'inégalité est stricte à moins que soit une fonction de θE( θ 2)<∞θTθθ*=E( θ |T)θE(θ*-θ)2≤E( θ -θ)2 θ Tθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE(θ^2)<∞E(θ^2)<∞\Bbb E...

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Explication lucide de la «stabilité numérique de l'inversion matricielle» dans la régression des crêtes et son rôle dans la réduction de la surajustement

Je comprends que nous pouvons utiliser la régularisation dans un problème de régression des moindres carrés comme w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ∥w∥2]w∗=argminw⁡[(y−Xw)T(y−Xw)+λ‖w‖2]\boldsymbol{w}^* = \operatorname*{argmin}_w \left[ (\mathbf y-\mathbf{Xw})^T(\boldsymbol{y}-\mathbf{Xw}) +...