Questions marquées «terminology»

Je me demande si cela fait une différence d'interprétation si seules les variables dépendantes, indépendantes et dépendantes, ou uniquement les variables indépendantes sont transformées par un journal. Considérons le cas de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Je peux interpréter l'IV comme...

Quand je lis "moyenne mobile" par rapport à une série chronologique, je pense quelque chose comme , ou peut-être une pondérée moyenne comme . (Je réalise que ce sont en fait des modèles AR (3), mais ce sont les choses auxquelles mon cerveau se lance.) Pourquoi les modèles de modèles MA (q) sont-ils...

J'utilise principalement "distribution gaussienne" dans mon livre, mais quelqu'un vient de suggérer que je passe à "distribution normale". Un consensus sur quel terme utiliser pour les débutants? Bien sûr, les deux termes sont des synonymes , il ne s'agit donc pas d'une question de fond, mais...

Existe-t-il une différence profonde entre une distribution normale et une distribution gaussienne? J'ai vu de nombreux articles les utiliser sans distinction et je les désigne généralement comme la même chose. Cependant, mon IP m'a récemment dit qu'une normale est le cas spécifique du gaussien avec...

Quelle est la différence entre les termes "noyau" et "filtre" dans le contexte des réseaux de neurones à

Je suis en train de lire " Une introduction à l'apprentissage statistique ". Dans le chapitre 2, ils discutent de la raison d'estimer une fonctionFFf. 2.1.1 Pourquoi une estimation FFf? Il existe deux raisons principales pour lesquelles nous pouvons souhaiter estimer f : prédiction et inférence ....

Je me demandais quelle différence et quel rapport existe entre prévision et prédiction? Surtout dans les séries chronologiques et la régression? Par exemple, ai-je raison de dire que: Dans les séries chronologiques, la prévision semble vouloir dire estimer une valeur future à partir des valeurs...

Je me demandais simplement pourquoi les problèmes de régression sont appelés problèmes de "régression". Quelle est l'histoire derrière le nom? Une définition de la régression: "Rechute dans un état moins parfait ou moins développé".

Quelqu'un peut-il me dire ce que l'on entend par l'expression «apprenant faible»? Est-ce supposé être une hypothèse faible? Je suis confus quant à la relation entre un apprenant faible et un classificateur faible. Les deux sont les mêmes ou y a-t-il une différence? Dans l'algorithme AdaBoost, T=10....

Je suis un ingénieur en logiciel apprenant à apprendre les machines, en particulier grâce aux cours d'apprentissage automatique d' Andrew Ng . En étudiant la régression linéaire avec la régularisation , j'ai trouvé des termes déroutants: Régression avec régularisation L1 ou régularisation L2 LASSO...

La régularisation de Tikhonov et la régression de crête sont des termes souvent utilisés comme s'ils étaient identiques. Est-il possible de spécifier exactement quelle est la

J'étudie les LSTM depuis un certain temps. Je comprends à un haut niveau comment tout fonctionne. Cependant, en les implémentant à l'aide de Tensorflow, j'ai remarqué que BasicLSTMCell nécessite un certain nombre d'unités (c'est-à-dire num_units) un paramètre. D'après cette explication très...

Je vois fréquemment à la fois les orthographes "hétéroscédastique" et "hétéroscédastique", et de même pour "homoscédastique" et "homoscédastique". Il semble n'y avoir aucune différence de sens entre les variantes "c" et "k", il s'agit simplement d'une différence orthographique liée à l'étymologie...

Je veux dire que certaines de ces variables sont fortement corrélées entre elles. Comment / pourquoi / dans quel contexte les définissons-nous comme variables indépendantes

Je comprends comment nous obtenons 3,5 comme valeur attendue pour lancer un dé à 6 faces équitable. Mais intuitivement, je peux m'attendre à chaque visage avec une chance égale de 1/6. Donc, la valeur attendue de lancer un dé ne devrait-elle pas être l'un des nombres entre 1 et 6 avec une...

Je lisais l'article ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks et dans la section 3, ils expliquaient l'architecture de leur Convolutional Neural Network, ils expliquaient comment ils préféraient utiliser: non linéarité non saturanteF( x ) = m a x ( 0 , x )...

Quelles sont les différences entre "inférence" et "estimation" dans le contexte de l'apprentissage automatique ? En tant que débutant, je pense que nous déduisons des variables aléatoires et estimons les paramètres du modèle. Ma compréhension est-elle juste? Sinon, quelles sont exactement les...

J'ai appris qu'une statistique est un attribut que vous pouvez obtenir à partir d'échantillons.En prenant de nombreux échantillons de même taille, en calculant cet attribut pour chacun d'eux et en traçant le pdf, nous obtenons la distribution de l'attribut correspondant ou la distribution des...

Dans les techniques de réduction de dimensionnalité telles que l'analyse en composantes principales, LDA, etc., le terme collecteur est souvent utilisé. Qu'est-ce qu'une variété en termes non techniques? Si un point Xxx appartient à une sphère dont je veux réduire la dimension, et s'il y a un bruit...

Je cherche une bonne terminologie pour décrire ce que j'essaie de faire, pour faciliter la recherche de ressources. Donc, disons que j'ai deux grappes de points A et B, chacune associée à deux valeurs, X et Y, et je veux mesurer la "distance" entre A et B - c'est-à-dire quelle est la probabilité...