Statistiques et Big Data

Q & A pour les personnes intéressées par les statistiques, l'apprentissage automatique, l'analyse de données, l'exploration de données et la visualisation de données

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Pourquoi utiliser la méthode de Newton pour l'optimisation de la régression logistique est-elle appelée moindres carrés itératifs repondérés?
Pourquoi utiliser la méthode de Newton pour l'optimisation de la régression logistique est-elle appelée moindres carrés itératifs repondérés? Cela ne me semble pas clair, car la perte logistique et la perte des moindres carrés sont des choses complètement différentes.
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Pourquoi faut-il échantillonner à partir de la distribution postérieure si nous connaissons déjà la distribution postérieure?
Ma compréhension est que lorsque vous utilisez une approche bayésienne pour estimer les valeurs des paramètres: La distribution postérieure est la combinaison de la distribution antérieure et de la distribution de vraisemblance. Nous simulons cela en générant un échantillon à partir de la distribution postérieure (par exemple, en utilisant un …
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Couches convolutives: rembourrer ou ne pas rembourrer?
L'architecture d'AlexNet utilise des remplissages zéro comme le montre l'image: Cependant, il n'y a aucune explication dans le papier pourquoi ce remplissage est introduit. Le cours Standford CS 231n enseigne que nous utilisons le rembourrage pour préserver la taille spatiale: Je me demande si c'est la seule raison pour laquelle …
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Comment comprendre les inconvénients du clustering hiérarchique?
Quelqu'un peut-il expliquer les avantages et les inconvénients du clustering hiérarchique? Le clustering hiérarchique présente-t-il les mêmes inconvénients que K signifie? Quels sont les avantages du clustering hiérarchique par rapport à K signifie? Quand devrions-nous utiliser les moyennes de K sur le clustering hiérarchique et vice versa? Les réponses à …
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Pourquoi utiliser l'ANOVA au lieu de passer directement aux tests de comparaison post-hoc ou planifiés?
En examinant une situation d'ANOVA entre les groupes, qu'obtenez-vous en réalisant un tel test d'ANOVA en premier, et ensuite en effectuant des tests de comparaison post-hoc (Bonferroni, Šidák, etc.) ou planifiés? Pourquoi ne pas sauter entièrement l'étape ANOVA? Je suppose que dans une telle situation, le seul avantage de l'ANOVA …
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Qualité de l'ajustement pour les histogrammes 2D
J'ai deux ensembles de données représentant les paramètres des étoiles: un observé et un modélisé. Avec ces ensembles, je crée ce qu'on appelle un diagramme à deux couleurs (TCD). Un échantillon peut être vu ici: A étant les données observées et B les données extraites du modèle (sans parler des …
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Algorithme de rétropropagation
J'ai eu une légère confusion sur le algorithme de rétropropagation utilisé dans le perceptron multicouche (MLP). L'erreur est ajustée par la fonction de coût. En rétropropagation, nous essayons d'ajuster le poids des couches cachées. L'erreur de sortie que je peux comprendre, c'est-à-dire e = d - y[sans les indices]. Les …
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0-1 Explication de la fonction de perte
J'essaie de comprendre quel est le but de la fonction de perte et je ne comprends pas très bien. Donc, pour autant que je sache, la fonction de perte consiste à introduire une sorte de métrique avec laquelle nous pouvons mesurer le "coût" d'une décision incorrecte. Disons que j'ai un …
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