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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Comprendre les caractéristiques les plus importantes pour la régression logistique
J'ai construit un classificateur de régression logistique qui est très précis sur mes données. Maintenant, je veux mieux comprendre pourquoi cela fonctionne si bien. Plus précisément, j'aimerais classer les fonctionnalités qui apportent la plus grande contribution (quelles fonctionnalités sont les plus importantes) et, idéalement, quantifier dans quelle mesure chaque fonctionnalité …
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Quel algorithme d'optimisation est utilisé dans la fonction glm dans R?
On peut effectuer une régression logit dans R en utilisant un tel code: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 Il semble que l'algorithme d'optimisation ait convergé - il existe des informations sur le nombre d'étapes de …
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Mise à jour de la décomposition SVD après l'ajout d'une nouvelle ligne à la matrice
Supposons que j'ai une matrice dense de taille , avec décomposition SVDDans Je peux calculer la SVD comme suit: .AA \textbf{A}m×nm×nm \times nA=USV⊤.A=USV⊤.\mathbf{A}=\mathbf{USV}^\top.Rsvd(A) Si une nouvelle -ème ligne est ajoutée à , peut-on calculer la nouvelle décomposition SVD sur la base de l'ancienne (c'est-à-dire en utilisant , et ), sans …
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Un problème d'estimation impossible?
Question La variance d'une distribution binomiale négative (NB) est toujours supérieure à sa moyenne. Lorsque la moyenne d'un échantillon est supérieure à sa variance, essayer d'ajuster les paramètres d'un NB avec une probabilité maximale ou avec une estimation de moment échouera (il n'y a pas de solution avec des paramètres …
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Clustering - Intuition derrière le théorème d'impossibilité de Kleinberg
J'ai pensé à écrire un article de blog sur cette intéressante analyse de Kleinberg (2002) qui explore la difficulté du clustering. Kleinberg décrit trois desiderata apparemment intuitifs pour une fonction de clustering et prouve ensuite qu'aucune fonction de ce type n'existe. Il existe de nombreux algorithmes de clustering qui satisfont …
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Pourquoi le CDF d'un échantillon est-il uniformément distribué
J'ai lu ici que, étant donné un échantillon d'une distribution continue avec cdf , l'échantillon correspondant à suit une distribution uniforme standard.X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n FXFX F_X Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) J'ai vérifié cela en utilisant des simulations qualitatives en Python, et j'ai facilement pu vérifier la relation. import matplotlib.pyplot as plt …
17 pdf  uniform  cdf  intuition 
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Faut-il enseigner le kurtosis dans un cours de statistique appliquée? Si c'est le cas, comment?
La tendance centrale, la propagation et l'asymétrie peuvent toutes être définies relativement bien, au moins sur une base intuitive; les mesures mathématiques standard de ces choses correspondent également relativement bien à nos notions intuitives. Mais le kurtosis semble être différent. C'est très déroutant et cela ne correspond pas bien à …
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Différence entre l'analyse de régression et l'ajustement de courbe
Quelqu'un peut-il m'expliquer la ou les réelles différences entre l'analyse de régression et l'ajustement de courbe (linéaire et non linéaire), avec un exemple si possible? Il semble que les deux tentent de trouver une relation entre deux variables (dépendantes ou indépendantes) puis déterminent le paramètre (ou coefficient) associé aux modèles …
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Qu'est-ce qu'une explication intuitive d'Echo State Networks?
Je suis nouveau sur les réseaux de neurones récurrents (RNN) et j'apprends toujours les concepts. Je comprends à un niveau abstrait qu'un Echo State Network (ESN) est capable de (re) produire une séquence d'entrées, c'est-à-dire un signal, même après que l'entrée a été supprimée. Cependant, j'ai trouvé l' article Scholarpedia …
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