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趙娜0418

誤差越大是否迭代的越少？

一般是誤差越小迭代的越少，誤差越大它需要更多的迭代來讓誤差變小

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趙娜0418

如果數(shù)據(jù)量很大，如何抽數(shù)據(jù)在找到最優(yōu)參數(shù)？

如果數(shù)據(jù)量特別的大的時(shí)候，通常情況下可以看一下你拿到的數(shù)據(jù)大概是什么年份的，通常會(huì)有一個(gè)年份作為標(biāo)注，一般把最新年份的數(shù)據(jù)提取出來，例如：設(shè)置一個(gè)條件數(shù)據(jù)是最近兩年的，假設(shè)最近兩年的數(shù)據(jù)有一千萬行，那么在這些數(shù)據(jù)里抽取一部分?jǐn)?shù)據(jù)，比如說抽取10%，那也就是最終抽取一百萬行，然后來搜索這個(gè)參數(shù)?？傮w的原則就是最近的數(shù)據(jù)抽取一個(gè)樣本，這個(gè)樣本通常是百分之五到百分之二十之間抽。

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趙娜0418

非監(jiān)督是什么意思？

監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種目的明確的訓(xùn)練方式，你知道得到的是什么；而無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是沒有明確目的的訓(xùn)練方式，你無法提前知道結(jié)果是什么。監(jiān)督學(xué)習(xí)需要給數(shù)據(jù)打標(biāo)簽；而無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要給數(shù)據(jù)打標(biāo)簽。監(jiān)督學(xué)習(xí)由于目標(biāo)明確，所以可以衡量效果；而無監(jiān)督學(xué)習(xí)幾乎無法量化效果如何。無監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方式，它本質(zhì)上是一個(gè)統(tǒng)計(jì)手段，在沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)里可以發(fā)現(xiàn)潛在的一些結(jié)構(gòu)的一種訓(xùn)練方式。

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趙娜0418

lbfgs"慢但穩(wěn)??；穩(wěn)健是指收斂嗎？

lbfgs“慢但穩(wěn)健”：穩(wěn)健一方面指的是收斂，另一方面也是指數(shù)據(jù)對(duì)一些異常值是比較穩(wěn)定的，所謂的穩(wěn)健指的是這兩方面的原因。

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趙娜0418

下邊緣及其拐點(diǎn)的式子中轉(zhuǎn)換時(shí) 1為什么表示平移？

1是表示上下，是對(duì)整個(gè)形狀進(jìn)行平移，但是式子后邊還要取倒數(shù)，這樣才能對(duì)上邊緣進(jìn)行彎曲。

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趙娜0418

隨機(jī)變量之和"和epsilon之間的關(guān)系是什么？

若epsilon可以看做許多微小量(元誤差,即上面問題中的隨機(jī)變量)疊加起來的綜合,那么根據(jù)CLT,epsilon服從于正態(tài)分布.

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150****9403

什么是LASSO回歸？

LASSO回歸是一種壓縮估計(jì)。它通過構(gòu)造一個(gè)懲罰函數(shù)得到一個(gè)較為精煉的模型，使得它壓縮一些系數(shù)，同時(shí)設(shè)定一些系數(shù)為零。因此保留了子集收縮的優(yōu)點(diǎn)，是一種處理具有復(fù)共線性數(shù)據(jù)的有偏估計(jì)。

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趙娜0418

嶺回歸和LASSO是有偏的嗎？

嶺回歸和LASSO是有偏的，最小二乘是無偏的，但是這個(gè)有偏性在小型數(shù)據(jù)中，如果你的數(shù)據(jù)量只有幾百個(gè)，有偏性造成的影響還是挺大的，但是如果數(shù)據(jù)量大的話，成萬的或者幾十萬的，這個(gè)有偏性的影響是不大的，所以嶺回歸和LASSO一般用在大數(shù)據(jù)中。

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趙娜0418

回歸反應(yīng)的是因果性嗎？

回歸分析其實(shí)就是把有時(shí)間的先后性、有相關(guān)，有理論支持這三個(gè)因素結(jié)合在一起衍生出來的一個(gè)統(tǒng)計(jì)技術(shù)，這個(gè)統(tǒng)計(jì)技術(shù)有利于解決因果類問題，所以一般是用回歸做因果判斷，所謂的因果判斷就是所謂的歸一。

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趙娜0418

相關(guān)性和因果性有什么關(guān)系？

相關(guān)一般是講兩個(gè)變量之間出現(xiàn)的樸素的相關(guān)關(guān)系，但是因果是一個(gè)導(dǎo)向，因果有一個(gè)時(shí)間的先后性，相關(guān)實(shí)際上是因果的一個(gè)指標(biāo)，一是有時(shí)間的先后性，二是有相關(guān)，三是有理論支持，這三個(gè)條件聚合在一起才可以可以去談因果性，所以相關(guān)可以看做是因果中的一個(gè)指標(biāo)

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wo5656500

t檢驗(yàn)中equal_var這個(gè)參數(shù)是什么意思？

當(dāng)兩總體方差相等時(shí)，即具有“方差齊性”，可以直接檢驗(yàn)?不拒絕原假設(shè)——兩總體均值相等如果兩總體不具有方差齊性，需要加上參數(shù)equal_val并設(shè)定為False。

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趙娜0418

協(xié)方差為0是兩個(gè)隨機(jī)變量獨(dú)立的必要條件嗎？

協(xié)方差為0是兩個(gè)隨機(jī)變量獨(dú)立的充要條件，而不是必要條件

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趙娜0418

NORM.INV的第二個(gè)參數(shù)是干什么用的？

第一個(gè)參數(shù)probability是概率，第二個(gè)參數(shù)mean是均值，就是你算的正態(tài)分布最高的取值，第三個(gè)參數(shù)standard_dev是均值

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wo5656500

協(xié)方差為0是兩個(gè)隨機(jī)變量獨(dú)立的必要條件嗎？

不是一回事.協(xié)方差為0則不相關(guān)獨(dú)立一定不相關(guān),但是不相關(guān)不一定獨(dú)立.a為0到2pi上的隨機(jī)值,X=cosa,Y=sina,則X和Y的協(xié)方差為0,但是X,Y兩者不獨(dú)立.

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wo5656500

不放回抽樣，是不是也導(dǎo)致相關(guān)性

只能說是存在這種情況，但是不能肯定

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wo5656500

回歸模型假設(shè)那么多條件，不滿足一條怎么辦

1. 模型建立正確what？模型建立正確是進(jìn)一步研究分析模型的基礎(chǔ)，這是大前提，嚴(yán)格說不屬于假設(shè)，不過很重要。why？第一，在做回歸分析前，需要先做相關(guān)分析。即使是不相關(guān)的雜亂無章的數(shù)據(jù)，也可以求得回歸方程，但是是否顯著、是否有意義就未知，所以需要先確保存在相關(guān)才能進(jìn)行回歸分析。第二，需要考慮經(jīng)濟(jì)意義，通過研究經(jīng)濟(jì)理論、選擇合理的變量及函數(shù)、收集整理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)而建立的。因?yàn)榛貧w分析結(jié)果和檢驗(yàn)結(jié)

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wo5656500

這里的t分布自由度為什么是n-2？

因?yàn)閚-k-1,k=自變量個(gè)數(shù)

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wo5656500

那線性回歸用什么測試方法

衡量線性回歸算法的指標(biāo)MSE、RMSE、MAE和R Squared

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wo5656500

線性用MSE嗎？

用思路：測試數(shù)據(jù)集中的點(diǎn)，距離模型的平均距離越小，該模型越精確# 注：使用平均距離，而不是所有測試樣本的距離和，因?yàn)榫嚯x和受樣本數(shù)量的影響

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趙娜0418

公式理解問題

3個(gè)n含義相同。抽取無限次要通過取極限來表示，這個(gè)公式里看不到

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