Als «references» getaggte Fragen

Was ist die beste Vorgehensweise zum Trainieren und Bewerten eines Vorhersagealgorithmus für eine Zeitreihe? Zum Lernen von Algorithmen, die im Batch-Modus trainiert werden, kann ein naiver Programmierer den Rohdatensatz [(sample, expected prediction),...]direkt an die train()Methode des...

Meine Hauptfrage: Welche Bibliographie würden Sie für die Theorie linearer Modelle empfehlen? Ich denke darüber nach, Flugzeugantworten auf komplexe Fragen zu erhalten: die Theorie der linearen Modelle von Ronald Christensen. Hat es hier jemals jemand gelesen? Was sind die Vor- und Nachteile des...

Angenommen, der Lernende beherrscht künstliche neuronale Netze und verfügt über einen Hintergrund im Bereich des verstärkten Lernens. Was sind einige gute Ressourcen (Bücher / Videos / Papiere / GitHub-Repo / etc.), Um mit dem vertieften Lernen zu

Gibt es im Bereich der Statistik Konsens darüber, dass ein Buch die absolut beste Quelle ist und alle Aspekte des GLM vollständig abdeckt - von der Schätzung bis zur Schlussfolgerung - alles

Ich versuche mehr über die Kernel-Maschinentheorie zu lernen und habe festgestellt, dass ich viel Hintergrundmathematik lernen muss. Deshalb suche ich nach guten Ressourcen dafür. Insbesondere: Ich habe das Buch Learning with Kernels von Schölkopf und Smola und sie beginnen,

Ich habe einen Stapel von Artikeln über Faltungsnetzwerke und das Lernen der Verstärkung gelesen. Ich erinnere mich an ein wichtiges Papier mit einer nicht rechteckigen Form der Faltungsschicht (die grüne Form in dieser albernen Zeichnung). Aber jetzt kann ich es nicht finden. Es könnte etwas...

Die traditionelle Kammregressionsschätzung ist β^ridge=(XTX+λI)−1XTYβ^ridge=(XTX+λI)−1XTY \hat{\beta}_{ridge} = (X^TX+\lambda I)^{-1} X^T Y ergibt sich aus dem Hinzufügen des .λ||β||22λ||β||22\lambda ||\beta||^2_2 Ich habe mich bemüht, Literatur über die Regularisierung auf einen bestimmten...

Frage: Hat jemand eine Empfehlung für eine Referenz, die "die am besten zugängliche" Einführung in die Richtungsstatistik ist ? Wenn ich "zugänglich" sage, meine ich, dass viele Autoren auf ihrem Gebiet so erfahren und sachkundig sind, dass sie Dinge, die für Neulinge verwirrend sind, oft als...

Ich suche nach Referenzen zum Erstellen effektiver Grafiken / Datenvisualisierungen. Ich habe eine Reihe von Büchern gefunden, die zeigen, wie Datenvisualisierungen mit bestimmten Tools (wie R / ggplot vs python / pandas) erstellt werden, aber das ist nicht wirklich das, wonach ich suche. Ich...

Eine Exponentialfamilie wird unter Verwendung von zwei Bestandteilen definiert: - eine Basisdichte - eine Anzahl ausreichender Statistikenq0(x)q0(x)q_0(x)Si(x)Si(x)S_i(x) Die Familie besteht aus allen Wahrscheinlichkeitsdichten, die geschrieben werden können als:

Ich suche einen Kurs für maschinelles Lernen, der die Mathematik hinter Algorithmen vermittelt, anstatt nur zu lehren, wie man sie anwendet. Ich habe mir Udacity Into to Machine Learning und Andrew Ngs Kurs über Coursera angesehen, und beide scheinen mir zu zutreffend zu sein. Empfehlungen von...

Wenn im -Modell die Fehler eine Normalverteilung haben, ist die bedingungslose Verteilung von Normal. Wenn die Fehler eine T-Student-Verteilung mit Freiheitsgraden haben. Was ist die bedingungslose Verteilung von ?Yt∼ARMA(p,q)Yt∼ARMA(p,q)Y_t\sim ARMA(p,q)YtYtY_tνν\nuYtYtY_t Also wobei...

Ich habe jetzt mehrere Artikel gesehen, die U-förmige oder inverse U-förmige Beziehungen zwischen Variablen analysieren (in einem Regressionsrahmen). Das allgemeine Verständnis, das ich von dort habe, ist, dass es sich um eine bestimmte Art einer nichtlinearen Beziehung handelt, die wir alle leicht...

Im Jahr 2015 veröffentlichten Tishby und Zaslavsky ein bekanntes Papier, in dem behauptet wurde, dass das sogenannte Prinzip des Informationsengpasses verwendet werden könnte, um das Verhalten tiefer neuronaler Netze zu verstehen. In einem neueren Artikel (April 2017) erweitern Schwartz-Ziv und...

Edit : Die Frage Was ist das beste Buch über verallgemeinerte lineare Modelle für Anfänger? beantwortet meine Frage nicht. Zum einen habe ich im Wesentlichen alle Bücher, die in den Antworten auf diese Frage erwähnt werden. Sie decken dieses Material nicht ab. Ich habe die Teile, die in meiner...

Ich bin daran interessiert zu verstehen, welche neuronale Netzwerkarchitektur derzeit auf dem neuesten Stand der Technik (manchmal mit "SOTA" abgekürzt) in Bezug auf Standardbildklassifizierungsaufgaben wie MNIST, STLN-10 und CIFAR ist. Dies ist eine Herausforderung, da häufig neue Ergebnisse...

In diesem Blog-Beitrag diskutieren die Autoren die gleichzeitige Schätzung von Quantilen und die Erstellung einer simultanen Konfidenzhüllkurve für die Schätzung, die die gesamte Quantilfunktion abdeckt. Sie tun dies, indem sie Bootstrapping durchführen und dann punktweise

Es gibt einen Absatz über Interaktionen in The Book of Why (Pearl & Mackenzie, 2018), Kapitel 9 (Ich kann die Seitenzahl nicht teilen, weil ich das Buch im Epub-Format habe), in dem die Autoren argumentieren, dass: Gleichung 9.4 gilt jedoch automatisch in einer Situation, ohne dass...