Minha pergunta diz respeito à relação entre a hipótese de codificação eficiente, descrita na página da Wikipedia sobre algoritmos de codificação eficiente e aprendizado de rede neural. Qual é a relação entre a hipótese de codificação eficiente e as redes neurais? Existem modelos de redes neurais...
Essa pergunta surgiu no trabalho quando alguém me perguntou qual era a relação entre um percentil e um intervalo de confiança, e tive dificuldade em articular meus pensamentos. O contexto era uma pergunta muito simples em relação à estimativa de um intervalo de confiança de 95% na média da...
Um valor-p é a probabilidade de obter uma estatística que seja pelo menos tão extrema quanto a observada nos dados da amostra ao assumir que a hipótese nula ( ) é verdadeira.H0H0H_0 Graficamente, isso corresponde à área definida pela estatística da amostra sob a distribuição amostral que se...
Antecedentes: Estou usando a aproximação do valor Q da Rede Neural na minha tarefa de aprendizado por reforço. A abordagem é exatamente a mesma descrita nesta pergunta , porém a pergunta em si é diferente. Nesta abordagem, o número de saídas é o número de ações que podemos executar. E, em...
Eu preciso de um algoritmo para provar uma distribuição multinomial truncada. Isso é, x⃗ ~ 1Zpx1 11 1... pxkkx1 1! … Xk!x→∼1Zp1x1…pkxkx1!…xk!\vec x \sim \frac{1}{Z} \frac{p_1^{x_1} \dots p_k^{x_k}}{x_1!\dots x_k!} onde é uma constante de normalização, tem componentes positivos e . Considero...
Como o erro padrão de uma regressão linear é geralmente dado para a variável de resposta, estou pensando em como obter intervalos de confiança na outra direção - por exemplo, para uma interceptação x. Sou capaz de visualizar o que pode ser, mas tenho certeza de que deve haver uma maneira direta de...
Considere a função r ( x ) = E ( Y∣ X= x )r(x)=E(Y∣X=x) r(x) = \mathbb{E}(Y \mid X = x) Isso foi chamado de função de regressão em um livro que estou usando. Estou tentando descobrir a relação entre essa função e o modelo clássico de regressão linear. Então, eu sei que é um teorema * que...
Dada 3 variáveis aleatórias X1X1X_1 , X2X2X_2 e YYY . YYY e X1X1X_1 são independentes. YYY e X2X2X_2 são independentes. Intuitivamente, eu assumiria que YYY e X1+X2X1+X2X_1+X_2 são independentes. É esse o caso e como posso provar isso
O problema com o qual estou lidando é prever valores de séries temporais. Estou analisando uma série temporal por vez e, com base em, por exemplo, 15% dos dados de entrada, gostaria de prever seus valores futuros. Até agora me deparei com dois modelos: LSTM (memória de longo prazo; uma classe de...
Atualmente, estou escrevendo um algoritmo para privacidade diferencial usando o mecanismo de Laplace. Infelizmente, não tenho formação em estatística; portanto, muitos termos são desconhecidos para mim. Então agora estou tropeçando no termo: ruído de Laplace . Para tornar um diferencial de...
Eu sei que vi as duas coisas, então há uma diferença entre as duas, e qual delas é mais
Estou tentando interpretar os resultados de um artigo, onde eles aplicaram regressão múltipla para prever vários resultados. No entanto, os 's (coeficientes B padronizados definidos como que é dependente variável e é um preditor) relatado não parece corresponder ao relatado :p X 1 = B x 1 ⋅ S D x...
Suponha que eu ajuste uma regressão binomial e obtenha as estimativas pontuais e a matriz de variância-covariância dos coeficientes de regressão. Isso me permitirá obter um IC para a proporção esperada de sucessos em um experimento futuro, , mas preciso de um IC para a proporção observada. Foram...
Atualmente, estou estimando um modelo de volatilidade estocástica com os métodos Monte Carlo da Cadeia de Markov. Assim, estou implementando os métodos de amostragem de Gibbs e Metropolis. Supondo que eu considere a média da distribuição posterior, e não uma amostra aleatória, é isso que é...
Atualmente, estou tentando implementar um método usado em um artigo popular intitulado "Acabei de executar dois milhões de regressões". A idéia básica por trás disso é que existem certos casos em que não é óbvio quais controles devem ser incluídos no modelo. Uma coisa que você pode fazer nesse caso...
Digamos que eu tenha uma arquitetura de modelo de aprendizado profundo, bem como um tamanho de minilote escolhido. Como derivar desses requisitos de memória esperados para o treinamento desse modelo? Como exemplo, considere um modelo (não recorrente) com entrada da dimensão 1000, 4 camadas ocultas...
O ECDF unidimensional é bastante fácil de calcular. No entanto, quando se trata de duas dimensões ou mais, os recursos on-line se tornam escassos e difíceis de alcançar. Alguém pode sugerir, definir e / ou apresentar algoritmos eficientes (implementação não pronta) para calcular ECDF...
Considerando o número de recursos constante, o Barnes-Hut t-SNE possui uma complexidade de , projeções aleatórias e PCA têm uma complexidade de tornando-os "acessíveis" para conjuntos de dados muito grandes.O(nlogn)O(nlogn)O(n\log n)O(n)O(n)O(n) Por outro lado, os métodos baseados no...
Supondo que eu tenha ajustado alguns modelos usando preditores (e a variável de resposta) do mesmo conjunto de dados. Que mudanças no modelo tornarão irracional comparar os modelos com base na AIC? 1) Supondo que, se eu logar transformar a variável dependente, é justo compará-la com um modelo em...
Estou tentando descobrir a distribuição de onde , eu sei que, considerando cada um dos termos separadamente, e Mas não tenho certeza sobre a distribuição de (*)Z i ~ N ( 0 , 1 ) n Σ i = 1 Z 2 i ~ χ 2 ( n ) 1(n−1)∑i=1nZ2i−(∑i=1nZi)2(∗)(n−1)∑i=1nZi2−(∑i=1nZi)2(∗) (n-1) \sum_{i=1}^n Z_i^2 -...