Statistiques et Big Data terminology

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Une fonction sous la forme a-t-elle un nom standard? Par exemple, est une fonction linéaire.eX/ (1+ eX)eX/(1+eX)e^x/(1+e^x)y= a + b xy=une+bXy = a + bx

9 logistic neural-networks deep-learning terminology

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Décomposition de la variance biaisée: terme pour l'erreur de prévision quadratique attendue moins l'erreur irréductible

Hastie et al. "Les éléments de l'apprentissage statistique" (2009) considèrent un processus de génération de données avec E ( ε ) = 0 et Var ( ε ) = σ 2 ε .Oui=f(X) + εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E (ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var ( ε ) = σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} Ils présentent la …

9 variance forecasting prediction terminology bias

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Quelle est la différence entre un apprentissage multiple et une réduction de dimensionnalité non linéaire?

Quelle est la différence entre un apprentissage multiple et une réduction de dimensionnalité non linéaire ? J'ai vu ces deux termes être utilisés de manière interchangeable. Par exemple: http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/manifold/manifold.html : L'apprentissage multiple (souvent également appelé réduction de dimensionnalité non linéaire) poursuit l'objectif d'incorporer des données qui se trouvent à l'origine …

9 terminology dimensionality-reduction manifold-learning

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Nomenclature gauche et droite dans les modèles de régression

y=β0+β1x1+ε0y=β0+β1x1+ε0y = \beta_{0} + \beta_{1}x_{1} + \varepsilon_{0} Le langage utilisé pour décrire les modèles de régression, comme la régression linéaire très simple spécifiée ci-dessus, varie souvent et ces variations entraînent souvent de subtils changements de sens. Par exemple, la partie du modèle sur le côté gauche de l'équation peut être …

9 regression terminology

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La «perte de journal» fait-elle référence à une perte logarithmique ou une perte logistique?

Je sais que je l'ai vu dans les deux sens, donc y a-t-il une différence entre les deux, et laquelle est la plus communément mentionnée?

9 logistic terminology logarithm loss-functions

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Qu'est-ce qui est ordinaire, dans les moindres carrés ordinaires?

Un de mes amis a récemment demandé ce qui était si ordinaire, à propos des moindres carrés ordinaires. Nous ne semblions aller nulle part dans la discussion. Nous avons tous deux convenu que l'OLS est un cas particulier du modèle linéaire, qu'il a de nombreuses utilisations, est bien connu et …

9 regression linear-model least-squares terminology

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Espace de données, espace variable, espace d'observation, espace modèle (par exemple en régression linéaire)

Supposons que nous ayons la matrice de données , qui est par- , et le vecteur d'étiquette , qui est -par-un. Ici, chaque ligne de la matrice est une observation, et chaque colonne correspond à une dimension / variable. (supposez )XX\mathbf{X}nnnpppOuiOuiYnnnn > pn>pn>p Alors qu'est-ce que data space, variable space, …

9 regression multiple-regression terminology geometry biplot

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Quel (s) domaine (s) scientifique (s) étudie comment les gens interprètent les résumés quantitatifs et les visualisations?

Il existe une abondance de ressources bien connues offrant des conseils sur la visualisation des données. (Par exemple, Tufte, Stephen Few et al , Nathan Yau .) Mais vers quel (s) domaine (s) peut-on se tourner pour obtenir des réponses à des questions comme celles-ci: La critique du diagramme circulaire …

9 data-visualization interpretation terminology presentation

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Quelle est la distinction entre un «test statistique d'hypothèse nulle» et tout autre test?

Un récent sujet brûlant de discussion concerne une revue interdisant l'utilisation de "procédures de test statistique d'hypothèse nulle (NHSTP)" dans les articles soumis à la revue. Je vois ce terme utilisé par certains écrivains, mais je ne comprends pas quelle distinction ils essaient de faire. Un NHSTP est-il quelque chose …

9 hypothesis-testing statistical-significance terminology

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Est-il juste d'utiliser le mot «prédire» pour la régression (logistique)?

Ma compréhension est que même la régression ne donne pas de causalité. Il ne peut donner qu'une association entre la variable y et les variables x et éventuellement une direction. Ai-je raison? J'ai souvent trouvé des expressions similaires à "x prédit y" même dans la plupart des manuels de cours …

9 regression logistic predictive-models terminology causality

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Quelle est la RMSE normalisée par la valeur moyenne observée appelée?

J'utilise le Root Mean Squared Error(RMSE) pour mesurer la précision des valeurs prédites à l'aide d'un modèle. Je comprends que la valeur retournée utilise les unités de mes mesures (plutôt qu'un pourcentage). Cependant, je voudrais citer mes valeurs en pourcentage. L'approche que j'ai adoptée consiste à normaliser la RMSEvaleur moyenne …

9 error terminology

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Qu'est-ce que l'analyse des données en français?

Certaines méthodes statistiques - je ne me souviens pas s'il s'agit de l'analyse en composantes principales ou quelque chose du genre - sont parfois appelées "analyse des données françaises". C'est quoi exactement ? Et certaines personnes disent que ce nom est ironique, est-ce vrai, et pourquoi?

9 multivariate-analysis terminology correspondence-analysis

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Comment définir ce qu'est un «échantillon»?

Si je vous donne trois nombres qui sont indépendamment et identiquement tirés d'une distribution normale standard, alors vous ai-je donné trois échantillons ou un échantillon? Si la réponse est un échantillon, y a-t-il un nom abrégé pour ce que je vous ai donné trois?

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La valeur d'une fonction de densité de probabilité pour une entrée donnée est-elle un point, une plage ou les deux?

Ce message dit Un fichier PDF est utilisé pour spécifier la probabilité que la variable aléatoire tombe dans une plage particulière de valeurs, par opposition à la prise de n'importe quelle valeur. Est-ce vrai? c'est le PDF de la distribution normale standard. φ(x)=12π−−√e−x2/2φ(x)=12πe−x2/2\varphi(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-x^2/2} branchez x = 0 …

9 distributions terminology

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Quelles sont les senones dans un réseau neuronal profond?

Je lis cet article: traducteur skype où ils utilisent des CD-DNN-HMM (réseaux neuronaux profonds dépendants du contexte avec des modèles de Markov cachés). Je peux comprendre l'idée du projet et l'architecture qu'ils ont conçue mais je ne comprends pas ce que sont les senones . Je cherchais une définition mais …

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