Statistiken und Big Data

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Wie verhindert LSTM das Problem des Fluchtgradienten?

LSTM wurde speziell erfunden, um das Problem des verschwindenden Gradienten zu vermeiden. Dies soll mit dem Constant Error Carousel (CEC) geschehen, das in der folgenden Abbildung (von Greff et al. ) Der Schleife um die Zelle entspricht . (Quelle: deeplearning4j.org ) Und ich verstehe, dass dieser...

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Wie wähle ich eine Clustering-Methode aus? Wie validiere ich eine Cluster-Lösung (um die Wahl der Methode zu rechtfertigen)?

Eines der größten Probleme bei der Clusteranalyse ist, dass wir möglicherweise unterschiedliche Schlussfolgerungen ziehen müssen, wenn wir auf unterschiedlichen verwendeten Clustering-Methoden (einschließlich unterschiedlicher Verknüpfungsmethoden bei hierarchischem Clustering) basieren. Ich möchte...

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Linearität von PCA

PCA wird jedoch als lineares Verfahren angesehen: PCA(X)≠PCA(X1)+PCA(X2)+…+PCA(Xn),PCA(X)≠PCA(X1)+PCA(X2)+…+PCA(Xn),\mathrm{PCA}(X)\neq \mathrm{PCA}(X_1)+\mathrm{PCA}(X_2)+\ldots+\mathrm{PCA}(X_n), Dabei ist . Dies bedeutet, dass die von den PCAs auf den Datenmatrizen erhaltenen Eigenvektoren sich...

pca linear
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Warum gibt es einen Unterschied zwischen der manuellen Berechnung eines Konfidenzintervalls für eine logistische Regression von 95% und der Verwendung der Funktion confint () in R?

Sehr geehrte Damen und Herren, mir ist etwas Merkwürdiges aufgefallen, das ich Ihnen nicht erklären kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der manuelle Ansatz zur Berechnung eines Konfidenzintervalls in einem logistischen Regressionsmodell und die R-Funktion confint()unterschiedliche...

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Finden Sie den erwarteten Wert mit CDF

Ich beginne damit, dass dies direkt aus dem Buch heraus ein Problem mit den Hausaufgaben ist. Ich habe ein paar Stunden damit verbracht, nach den erwarteten Werten zu suchen, und festgestellt, dass ich nichts verstehe. Lassen Sie XXX die CDF . Suchen Sie für die Werte von für die...

self-study expected-value