Statistiques et Big Data

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Que signifie «invariant par permutation» dans le contexte des réseaux de neurones effectuant la reconnaissance d'images?

J'ai vu une version «invariante par permutation» de la tâche de reconnaissance des chiffres du MNIST. Qu'est-ce que ça veut dire?

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Pertinence de l'ANOVA après analyse en grappes k-means

La notification après le tableau ANOVA après l'analyse des moyennes K indique que les niveaux de signification ne doivent pas être considérés comme le test de moyennes égales, car la solution de cluster a été dérivée sur la base de la distance euclidienne pour maximiser la distance. Quel test dois-je …

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Différence entre les machines de factorisation et la factorisation matricielle?

Je suis tombé sur le terme Machines de factorisation dans les systèmes de recommandation. Je sais ce qu'est la factorisation matricielle pour les systèmes de recommandation, mais je n'ai jamais entendu parler des machines de factorisation. Alors quelle est la différence?

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AIC, BIC et GCV: quel est le meilleur pour prendre une décision dans les méthodes de régression pénalisées?

Ma compréhension générale est que l' AIC traite de l'arbitrage entre la qualité de l'ajustement du modèle et la complexité du modèle. A jeC= 2 k - 2 l n ( L )UNEjeC=2k-2ln(L)AIC =2k -2ln(L) = nombre de paramètres dans le modèlekkk = vraisemblanceLLL Le critère d'information bayésien BIC est …

14 cross-validation lasso aic ridge-regression bic

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Utilisation de la validation croisée imbriquée

La page de Scikit Learn sur la sélection de modèles mentionne l'utilisation de la validation croisée imbriquée: >>> clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=dict(gamma=gammas), ... n_jobs=-1) >>> cross_validation.cross_val_score(clf, X_digits, y_digits) Deux boucles de validation croisée sont effectuées en parallèle: l'une par l'estimateur GridSearchCV pour définir le gamma et l'autre par cross_val_score pour …

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Pourquoi la sphéricité diagnostiquée par le test de Bartlett signifie-t-elle qu'une ACP est inappropriée?

Je comprends que le test de Bartlett vise à déterminer si vos échantillons proviennent de populations présentant des variances égales. Si les échantillons proviennent de populations à variances égales, nous ne rejetons pas l'hypothèse nulle du test, et donc une analyse en composantes principales est inappropriée. Je ne sais pas …

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Quelle est la différence entre plusieurs R et R au carré?

En régression linéaire, nous obtenons souvent plusieurs R et R au carré. Quelles sont les différences entre eux?

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R: Que vois-je dans les graphiques de dépendance partielle de gbm et RandomForest?

En fait, je pensais avoir compris ce que l'on peut montrer un complot avec dépendance partielle, mais en utilisant un exemple hypothétique très simple, je suis devenu plutôt perplexe. Dans le morceau de code suivant, je génère trois variables indépendantes ( a , b , c ) et une variable …

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Bande passante du noyau: les règles de Scott contre Silverman

Quelqu'un pourrait-il expliquer en anglais simple quelle est la différence entre les règles empiriques de Scott et Silverman pour la sélection de la bande passante? Plus précisément, quand est-ce que l'un est meilleur que l'autre? Est-ce lié à la distribution sous-jacente? Nombre d'échantillons? PS Je fais référence au code dans …

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Existe-t-il une caractérisation intuitive de la corrélation de distance?

J'ai regardé la page wikipedia pour la corrélation de distance où elle semble être caractérisée par la façon dont elle peut être calculée. Bien que je puisse faire les calculs, j'ai du mal à obtenir quelles mesures de corrélation de distance et pourquoi les calculs se présentent comme ils le …

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Une routine pour choisir eps et minPts pour DBSCAN

DBSCAN est l'algorithme de clustering le plus cité selon certaines publications et il peut trouver des clusters de formes arbitraires en fonction de la densité. Il a deux paramètres eps (comme rayon de voisinage) et minPts (comme voisins minimum pour considérer un point comme point central) dont je crois que …

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Quelles variables expliquent quels composants de l'ACP et vice versa?

En utilisant ces données: head(USArrests) nrow(USArrests) Je peux faire un PCA ainsi: plot(USArrests) otherPCA <- princomp(USArrests) Je peux intégrer les nouveaux composants otherPCA$scores et la proportion de variance expliquée par les composantes avec summary(otherPCA) Mais que faire si je veux savoir quelles variables sont principalement expliquées par quels composants principaux? …

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Qu'entend-on simplement par forme réduite?

En économétrie, qu'entend-on par forme réduite? Aussi, qu'est-ce que les gens recherchent quand ils disent "Je voudrais voir les estimations de forme réduites". Cela a été jeté au travail et les explications individuelles et les recherches Google sont trop techniques. En espérant que quelqu'un pourrait donner un exemple simple.

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Où l'estimation de la densité est-elle utile?

Après avoir parcouru quelques mathématiques légèrement laconiques, je pense avoir une légère intuition de l'estimation de la densité du noyau. Mais je suis également conscient que l'estimation de la densité multivariée pour plus de trois variables pourrait ne pas être une bonne idée, en termes de propriétés statistiques de ses …

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Quelle est la complexité temporelle de la régression du Lasso?

Quelle est la complexité temporelle asymptotique de la régression Lasso à mesure que le nombre de lignes ou de colonnes augmente?

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