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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Une politique est-elle toujours déterministe dans l'apprentissage par renforcement?
Dans l'apprentissage par renforcement, une politique est-elle toujours déterministe ou est-ce une distribution de probabilité sur les actions (à partir desquelles nous échantillonnons)? Si la politique est déterministe, pourquoi pas la fonction valeur, qui est définie à un état donné pour une politique donnée comme suitππ\pi Vπ(s)=E[∑t>0γtrt|s0=s,π]Vπ(s)=E[∑t>0γtrt|s0=s,π]V^{\pi}(s) = E\left[\sum_{t>0} \gamma^{t}r_t|s_0 …
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La somme de la combinaison linéaire du produit des exponentielles est exponentielle
Ce problème est apparu dans mes recherches: supposons que Vje∼ EDVi∼EDV_i \sim \text{ED} sont les distributions exponentielles iid (ED) avec la moyenne 111 et laisse λλ\lambdaêtre un nombre non négatif. Est-il vrai que ∑k = 0∞λke- λV0⋯Vkk !∼ ED ?∑k=0∞λke−λV0⋯Vkk!∼ED? \sum_{k=0}^{\infty} \frac{\lambda^k e^{-\lambda}V_{0} \cdots V_k}{k!} \sim \text{ED}? Cela passe le …
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Comment interpréter le Lasso en réduisant tous les coefficients à 0?
J'ai un ensemble de données avec 338 prédicteurs et 570 instances (impossible de télécharger malheureusement) sur lequel j'utilise le Lasso pour effectuer la sélection des fonctionnalités. En particulier, j'utilise la cv.glmnetfonction glmnetcomme suit, où se mydata_matrixtrouve une matrice binaire 570 x 339 et la sortie est également binaire: library(glmnet) x_dat …
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Comment tester si les coefficients de régression multiples ne sont pas statistiquement différents?
Supposons que régression linéaire multivariée suivante Comment puis-je tester cette ?y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+ϵy=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+ϵ y = \beta_0 +\beta_1 x_1 +\beta_2 x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4 + \epsilonβ1=β2=β3β1=β2=β3\beta_1=\beta_2=\beta_3 Je sais que pour tester si vous pouvez simplement construire un test avec β1=β2β1=β2\beta_1=\beta_2ZZZZ=β1−β2se2β1+se2β2−−−−−−−−−√Z=β1−β2seβ12+seβ22 Z = \frac{\beta_1-\beta_2}{\sqrt{se_{\beta_1}^2+se_{\beta_2}^2}} Existe-t-il un analogue pour les estimations de coefficients multiples?
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Différence entre recuit simulé et plusieurs gourmands
J'essaie de comprendre quelle est la différence entre le recuit simulé et l'exécution de plusieurs algorithmes gourmands d'escalade. D'après ma compréhension, l'algorithme gourmand poussera le score à un maximum local, mais si nous commençons avec plusieurs configurations aléatoires et appliquons gourmand à toutes, nous aurons plusieurs maximums locaux. Ensuite, nous …
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La déviation CoStandard est-elle une chose?
Il y a donc écart-type, variance et covariance, mais y a-t-il un écart-type co? Sinon pourquoi pas? Y a-t-il une raison mathématique fondamentale ou s'agit-il simplement d'une convention? Si oui, pourquoi n'est-il pas utilisé davantage, ou du moins vraiment difficile à trouver en utilisant les recherches Google? Je ne veux …
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Attente «inattendue»
L'un de nos experts Monte-Carlo peut-il expliquer l'attente "inattendue" à la fin de cette réponse ? Résumé ex post facto de l'autre question / réponse: si sont des variables aléatoires IID et que les attentes existent, alors un simple argument de symétrie montre que , mais une expérience de Monte …
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