Statistiques et Big Data

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détail d'implémentation pratique de l'optimisation bayésienne

J'essaye de l'optimisation bayésienne, suivant Snoek, Larochelle et Adams [ http://arxiv.org/pdf/1206.2944.pdf] , en utilisant GPML [ http://www.gaussianprocess.org/gpml/code/matlab / doc /] . J'ai implémenté la fonction d'acquisition Expected Improvement décrite à la page 3, et je suppose que j'ai raison de décider où interroger mon objectif en suivant.Xx\bf{x} qui maximise: uneEje( …

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Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation de LASSO pour l'analyse causale?

L'apprentissage statistique et ses résultats sont actuellement omniprésents en sciences sociales. Il y a quelques mois, Guido Imbens a déclaré: "LASSO est le nouvel OLS". J'ai un peu étudié le Machine Learning et je sais que son objectif principal est la prédiction. Je suis également d'accord avec la distinction de …

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Le BIC peut-il être utilisé pour les tests d'hypothèse

Définissez le critère d'information bayésien comme (je ne laisse pas tomber le constante, , pour éviter les problèmes lors de l'équation à la vraisemblance marginale)BIC=−2⋅lnL^+k⋅(ln(n)−ln(2π))BIC=−2⋅ln⁡L^+k⋅(ln⁡(n)−ln⁡(2π)) \mathrm{BIC} = {-2 \cdot \ln{\hat L} + k \cdot (\ln(n) - \ln(2 \pi))} −ln(2π)−ln⁡(2π) - \ln(2 \pi) Étant donné les données et un modèle , …

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Mis à part la famille exponentielle, d'où peuvent provenir les antérieurs conjugués?

Est - ce que tous les prieurs conjugués doivent venir de la famille exponentielle? Sinon, quelles autres familles sont connues pour avoir / produire des prieurs conjugués?

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Exemples concrets d'une approche fréquentiste supérieure à une approche bayésienne [fermé]

Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 4 ans . Pouvez-vous m'aider à comprendre le point …

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Expliquer l'algorithme en arrière pour le modèle de Markov caché

J'ai implémenté l' algorithme Viterbi et Forward , hélas, je ne peux pas comprendre comment fonctionne l' algorithme Backward . Intuitivement, je sens que je dois faire la même chose que dans Forward uniquement vers l'arrière, en utilisant les valeurs calculées pendant la propagation vers l'avant . Mon intuition est-elle …

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Corrélation croisée entre deux séries saisonnières

Pour déterminer la corrélation croisée entre Saleset Variable cost, les deux ayant une saisonnalité mensuelle, dois-je désaisonnaliser les deux séries?

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Pourquoi jamais utiliser la statistique F?

Nous pouvons utiliser la statistique F pour déterminer si au moins l'un des prédicteurs a un effet sur la réponse. Mais pourquoi ne pas prendre une valeur de p minimale pour tous les prédicteurs? Cela ne nécessite pas l'introduction d'un nouveau concept.

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Que se passe-t-il lorsque nous alimentons une matrice 2D dans une couche LSTM

Supposons que j'alimente une matrice 2D de forme (99,13) en entrée d'une couche LSTM. J'ai n nombre de fichiers, où chacun contient (99,13) des vecteurs de taille. J'ai décidé de considérer 13 comme le nombre de fonctionnalités et 99 comme les pas de temps. (Lors de l'implémentation avec Keras, j'ai …

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Variance dans l'estimation de p pour une distribution binomiale

comment puis-je calculer la variance de p dérivée d'une distribution binomiale? Disons que je lance n pièces et que j'obtiens k têtes. Je peux estimer p comme k / n, mais comment puis-je calculer la variance de cette estimation? Cela m'intéresse afin de pouvoir contrôler la variance de mes estimations …

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Dans le modèle informatique de TensorFlow, est-il possible d'implémenter des algorithmes généraux d'apprentissage automatique?

https://www.tensorflow.org/ Tous les projets sur TensorFlow que j'ai vus dans GitHub implémentent une sorte de modèle de réseau neuronal. Étant donné que TensorFlow est une amélioration par rapport au DAG (il n'est plus acyclique), je me demandais si certaines lacunes inhérentes le rendaient inapproprié pour le modèle général d'apprentissage automatique. …

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Comment combiner des modèles de régression?

Disons que j'ai trois ensembles de données de taille chacun:nnn y1y1y_1 = taille des personnes des États-Unis uniquement y2y2y_2 = hauteurs des hommes du monde entier y3y3y_3 = hauteurs des femmes du monde entier Et je construis un modèle linéaire pour chacun avec des facteurs xixix_i , i=1,...,ki=1,...,ki = 1,..., …

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Exemple de calcul de l'attente d'un RV discret en utilisant l'intégrale de Riemann-Stieltjes?

La notation intégrale de Riemann-Stieltjes est utilisée dans les expressions d'attente dans certains textes de probabilité. Fondamentalement, dF (x) apparaît dans l'intégrale plutôt que f (x) dx dans l'intégrale, car le CDF F (x) peut ne pas être différenciable pour une distribution discrète. La motivation que j'ai entendue pour cela …

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Pourquoi l'ACP probabiliste utilise-t-elle les variables gaussiennes a priori sur latentes?

Je lis actuellement des articles sur l'ACP probabiliste et je me demande pourquoi un a priori gaussien (et pas un autre a priori) est choisi pour les variables latentes? Est-ce juste parce que c'est simple ou y a-t-il une autre raison? Références: Tipping & Bishop, 1999, Probabilistic Principal Component Analysis …

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L'indépendance statistique dans le monde réel

J'ai lu l'article suivant sur l'indépendance statistique . En résumé, l'article soutient que "Il est temps que la science retire la fiction de l'indépendance statistique" et poursuit en expliquant différentes raisons. Après avoir lu l'article, j'ai tendance à être d'accord. Je voulais savoir ce qui suit: Que pensent les autres …

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