Supposons la relation linéaire suivante: , où est la variable dépendante, une seule variable indépendante et le terme d'erreur.Y i X i u iOuije= β0+ β1Xje+ ujeYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iOuijeYiY_iXjeXiX_iujeuiu_i Selon Stock & Watson (Introduction à l'économétrie; chapitre 4...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Vous souhaitez améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 11 mois . Je dois appliquer la fonction d'activation Softmax au Perceptron...
J'essaie d'implémenter le modèle de mélange gaussien avec l'inférence variationnelle stochastique, à la suite de cet article . C'est le pgm du mélange gaussien. Selon l'article, l'algorithme complet d'inférence variationnelle stochastique est: Et je suis encore très confus de la méthode pour...
J'ai une question générale à poser ici qui me préoccupe depuis un certain temps. À travers la majeure partie de ma lecture des statistiques bayésiennes, il a déclaré sans détour que la probabilité marginale est souvent intraitable ou difficile à estimer. Pourquoi? Les raisons souvent invoquées...
En lisant les articles de segmentation sémantique ainsi que leurs implémentations correspondantes, j'ai constaté que certaines approches utilisent softmax tandis que d'autres utilisent sigmoid pour l'étiquetage au niveau des pixels. Par exemple, en ce qui concerne le papier u-net , la sortie est...
y=β0+β1x1+ε0y=β0+β1x1+ε0y = \beta_{0} + \beta_{1}x_{1} + \varepsilon_{0} Le langage utilisé pour décrire les modèles de régression, comme la régression linéaire très simple spécifiée ci-dessus, varie souvent et ces variations entraînent souvent de subtils changements de sens. Par exemple, la partie...
Je lis ce papier préimprimé et j'ai des difficultés à suivre leur dérivation des équations pour la régression du processus gaussien. Ils utilisent le réglage et la notation de Rasmussen & Williams . Ainsi, on suppose un additif, de moyenne nulle, stationnaire et normalement distribué avec la...
J'apprends le bootstrap comme moyen d'estimer la variance d'un échantillon statistique. J'ai un doute fondamental. Citant de http://web.stanford.edu/class/psych252/tutorials/doBootstrapPrimer.pdf : • Combien d'observations devons-nous rééchantillonner? Une bonne suggestion est la taille de...
Quelle est la différence entre un apprentissage multiple et une réduction de dimensionnalité non linéaire ? J'ai vu ces deux termes être utilisés de manière interchangeable. Par exemple: http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/manifold/manifold.html : L'apprentissage multiple (souvent également...
Pour les variables aléatoires indépendantes et , existe-t-il une expression de forme fermée pourαα\alphaββ\beta E[αα2+β2√]E[αα2+β2]\mathbb E \left[ \frac{\alpha}{\sqrt{\alpha^2 + \beta^2}} \right] en termes de valeurs et de variances attendues de et ? Sinon, y a-t-il une bonne limite inférieure à...
J'adapte un modèle d'effets mixtes avec un terme spline dans une application où la tendance dans le temps est connue pour être curvi-linéaire. Cependant, ce que je voudrais évaluer, c'est si la tendance curvilinéaire se produit en raison de la déviation individuelle de la linéarité, ou est-ce un...
Je veux calculer l'importance de chaque fonction d'entrée en utilisant un modèle profond. Mais je n'ai trouvé qu'un seul article sur la sélection des fonctionnalités à l'aide de l'apprentissage en profondeur - la sélection des fonctionnalités approfondies . Ils insèrent une couche de nœuds...
Je voudrais savoir si la statistique est complète pour dans un paramètre .T(X1,…,Xn)=∑ni=1(Xi−X¯n)2n−1T(X1,…,Xn)=∑i=1n(Xi−X¯n)2n−1T(X_1,\ldots,X_n)=\frac{\sum_{i=1}^n (X_i-\bar{X}_n)^2}{n-1}σ2σ2\sigma^2N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) Cela dépend-il de savoir si est déjà connu ou non? Si est complet...
Malgré les similitudes de base comme ces deux modèles, la probabilité de succès plutôt que de modéliser directement la variable de réponse; Je pense qu'il existe des réponses plus fiables qui soulignent les différences et les similitudes entre ces modèles. Une différence étant, en logistique, on...
J'essaie de créer un modèle réduit pour prédire de nombreuses variables dépendantes (DV) (~ 450) qui sont hautement corrélées. Mes variables indépendantes (IV) sont également nombreuses (~ 2000) et fortement corrélées. Si j'utilise le lasso pour sélectionner un modèle réduit pour chaque sortie...
J'ai un ensemble de données au format suivant. Il y a un cancer binaire / pas de cancer. Chaque médecin de l'ensemble de données a vu chaque patient et a donné un jugement indépendant sur le fait que le patient soit atteint ou non d'un cancer. Les médecins donnent ensuite leur niveau de confiance...
Je passe en revue les problèmes liés aux problèmes d'affectation écrits de la classe d'apprentissage profond de Stanford NLP http://cs224d.stanford.edu/assignment1/assignment1_soln J'essaie de comprendre la réponse pour 3a où ils recherchent la dérivée du vecteur pour le mot central. Supposons que...
Hastie et Tibshirani mentionnent dans la section 4.3.2 de leur livre que dans le cadre de la régression linéaire, l'approche des moindres carrés est en fait un cas spécial de maximum de vraisemblance. Comment prouver ce résultat? PS: n'épargne aucun détail
Je suis confus par ce qui suit, et je n'ai pas pu trouver la réponse ailleurs. J'essaie d'apprendre R tout en faisant quelques statistiques, et, comme exercice, j'essaie de revérifier les résultats des fonctions R intégrées en les faisant également `` à la main '', pour ainsi dire, dans R....
Comme beaucoup d'autres, j'ai trouvé les ressources ici et ici extrêmement utiles pour comprendre les cellules LSTM. Je suis convaincu que je comprends comment les valeurs circulent et sont mises à jour, et je suis assez confiant pour ajouter les "connexions judas" mentionnées, etc. également. Dans...