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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Comment puis-je calculer ?
Supposons que est un échantillon aléatoire à partir d' une fonction de distribution continue . Soit indépendant des . Comment puis-je calculer ?Y1,…,Yn+1Y1,…,Yn+1Y_1,\dots,Y_{n+1}FFFX∼Uniform{1,…,n}X∼Uniform{1,…,n}X\sim\mathrm{Uniform}\{1,\dots,n\}YiYiY_iE[∑Xi=1I{Yi≤Yn+1}]E[∑i=1XI{Yi≤Yn+1}]\mathrm{E}\!\left[\sum _{i=1}^X I_{\{Y_i\leq Y_{n+1}\}}\right]
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Encodage de caractéristiques catégorielles à cardinalité élevée (plusieurs catégories) lorsque les fonctionnalités diffèrent considérablement sur la cardinalité
J'ai cherché dans les questions concernant l'encodage catégorique des fonctionnalités, mais je n'ai trouvé aucune discussion sur mon problème. Toutes mes excuses si je l'ai raté. Disons que nous avons un ensemble de données avec des variables binaires et nominales d'importance à peu près égale. La plupart des classificateurs ne …
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Attente conditionnelle d'une dérivation tronquée du RV, distribution de Gumbel (différence logistique)
J'ai deux variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées, à savoir :ϵ1,ϵ0∼iidGumbel(μ,β)ϵ1,ϵ0∼iidGumbel(μ,β)\epsilon_{1}, \epsilon_{0} \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Gumbel}(\mu,\beta) F(ϵ)=exp(−exp(−ϵ−μβ)),F(ϵ)=exp⁡(−exp⁡(−ϵ−μβ)),F(\epsilon) = \exp(-\exp(-\frac{\epsilon-\mu}{\beta})), f(ϵ)=1βexp(−(ϵ−μβ+exp(−ϵ−μβ))).f(ϵ)=1βexp⁡(−(ϵ−μβ+exp⁡(−ϵ−μβ))).f(\epsilon) = \dfrac{1}{\beta}\exp(-\left(\frac{\epsilon-\mu}{\beta}+\exp(-\frac{\epsilon-\mu}{\beta})\right)). J'essaie de calculer deux quantités: Eϵ1Eϵ0|ϵ1[c+ϵ1|c+ϵ1&gt;ϵ0]Eϵ1Eϵ0|ϵ1[c+ϵ1|c+ϵ1&gt;ϵ0]\mathbb{E}_{\epsilon_{1}}\mathbb{E}_{\epsilon_{0}|\epsilon_{1}}\left[c+\epsilon_{1}|c+\epsilon_{1}>\epsilon_{0}\right] Eϵ1Eϵ0|ϵ1[ϵ0| c+ϵ1&lt;ϵ0]Eϵ1Eϵ0|ϵ1[ϵ0|c+ϵ1&lt;ϵ0]\mathbb{E}_{\epsilon_{1}}\mathbb{E}_{\epsilon_{0}|\epsilon_{1}}\left[\epsilon_{0}|c+\epsilon_{1}<\epsilon_{0}\right] J'arrive à un point où je dois faire l'intégration sur quelque chose de la forme: , qui ne semble pas avoir d'intégrale …
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Avantages de SVM comme outil de reconnaissance des chiffres
Je suis assez nouveau dans la reconnaissance des chiffres et j'ai remarqué que de nombreux tutoriels utilisent la classification SVM, par exemple: http://hanzratech.in/2015/02/24/handwritten-digit-recognition-using-opencv-sklearn-and-python.html http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_digits_classification.html Je voudrais savoir s'il y a des avantages (spécifiques au domaine) pour cet outil, par exemple Réseaux de neurones d'apprentissage profond Classification basée sur k-moyennes Merci …
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