Questions tagged «terminology»

“神经网络”和“感知器”这两个术语之间有什么区别吗？

12 machine-learning  neural-networks  terminology  perceptron 

从我读到的内容： 远距离监督： A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and label them and this operator is …

12 machine-learning  terminology  unsupervised-learning  semi-supervised 

我不是统计学家，但我的研究工作涉及统计学（分析数据，阅读文献等）。我在这里发表的一个问题的评论再次提醒我，对于那些在统计学领域有良好实践经验的人，有些常用词具有特别的含义或内涵。 列出此类单词可能会有所帮助，并且可能是短语以及一些注释。

12 terminology 

我正在测试我公司销售的节气门位置传感器（TPS），并打印出与节气门轴旋转有关的电压响应曲线图。TPS是一种旋转传感器，范围 90°，其输出类似于电位计，其全开为5V（或传感器的输入值），初始开为0至0.5V之间的某个值。我用PIC32控制器构建了一个测试台，每0.75°进行一次电压测量，黑线连接这些测量。≈≈\approx 我的一款产品倾向于使局部低振幅变化远离理想线（或在理想线以下）。这个问题是关于我的量化这些局部“凹陷”的算法。测量倾角的过程的好名字或描述是什么？（下面有完整的说明）在下面的图片中，下降出现在图的左三分之一处，这是我是否会通过或未通过这部分的临界情况： 因此，我构建了一个倾角检测器（有关算法的stackoverflow qa）来量化我的直觉。我最初以为我正在测量“面积”。该图基于上面的打印输出以及我尝试以图形方式解释该算法。在17到31之间有13个样本持续下降： 测试数据进入一个数组，我为从一个数据点到另一个数据点的“上升”创建了另一个数组，我将其称为。我使用一个库来获取的平均值和标准差。deltasdeltasdeltasdeltasdeltasdeltas 下图表示分析数组，其中上图的斜率已删除。最初，我认为这是“标准化”或“统一”数据，因为x轴是等步的，现在我只处理数据点之间的上升。在研究这个问题时，我记得这是原始数据的派生。deltasdeltasdeltasdydxdydx\frac {dy}{dx} 我遍历以找到存在5个或更多相邻负值的序列。蓝色条形图是一系列数据点，这些数据点均低于所有的平均值。蓝色条的值是：deltasdeltasdeltasdeltasdeltasdeltas 0.7+1.2+1.3+1.4+1.8+2.5+2.9+3.0+2.5+2.0+1.5+1.0+1.20.7+1.2+1.3+1.4+1.8+2.5+2.9+3.0+2.5+2.0+1.5+1.0+1.20.7 + 1.2 + 1.3 + 1.4 + 1.8 + 2.5 + 2.9 + 3.0 + 2.5 + 2.0 + 1.5 + 1.0 + 1.2 它们的总和为，代表面积（或积分）。我的第一个想法是“我只是对导数进行了积分”，这意味着我会取回原始数据，尽管我确信这是一个术语。232323 绿线是这些“低于平均值”的平均值，这些平均值是用面积除以浸没长度得到的： 23÷13=1.7723÷13=1.7723 \div 13 = 1.77 在测试100多个零件时，我决定以绿线平均值小于跌落为可接受。整个数据集上计算出的标准差对于这些下陷来说还不够严格，因为没有足够的总面积，它们仍然落在我为优质零件设定的极限之内。我观察到选择标准偏差为我允许的最高值。2.62.62.63.03.03.0 为标准偏差设置一个严格到足以使该零件不合格的截止值，将是如此严格以至于使不合格的零件失效，否则这些零件看起来具有很大的绘图性。我也有一个尖峰检测器，如果有任何，该检测器将失败。|deltas−avg|>avg+stddev|deltas−avg|>avg+stddev|deltas - avg| > avg+std dev 自Calc 1算起已经快20年了，所以请对我轻松一点，但是这感觉很像当教授用微积分和位移方程式来解释在赛车中如何以较低的加速度保持较高的转弯速度来击败另一个竞争对手竞争对手在下一弯时具有更大的加速度：更快地通过前一弯，初始速度越高，意味着他的速度（位移）下的面积越大。 …

12 terminology 

我的问题很简单：什么是联合估算？在回归分析中这意味着什么？怎么做？我在强大的互联网上徘徊了一段时间，但没有找到这些问题的答案。

12 regression  estimation  terminology 

我对名称感到好奇：为什么左偏称负偏，右偏称正偏？

12 terminology  skewness 

为什么时间序列分析不被视为机器学习算法（与线性回归不同）。 回归分析和时间序列分析都是预测方法。那么，为什么其中一个被认为是一种学习算法，却又不被认为是一种学习算法呢？

12 regression  machine-learning  time-series  terminology 

据我所知，曲线的定义模糊不清，但含义与非线性相同。那是对的吗？还是曲线有明确的定义？

12 linear-model  nonlinear-regression  terminology  definition 

是否有人知道为什么两个变量之间的条件相关称为“偏”相关，而它们之间的简单相关（因此，当不以任何其他变量为条件时）称为“边际”相关吗？“部分”和“边际”一词的直觉是什么？他们如何处理“零件”或“边距”？ 为了更好地理解这些概念，最好学习答案。

12 correlation  terminology  marginal  partial-correlation 

因子分析有几种旋转方法，例如方差，夸脱，最大等方，promax，oblimin等。我找不到任何将其名称与其实际数学或统计数据相关联的信息。为什么称其为“最大最大”或“最大最大”？轴或矩阵以哪种方式旋转，因此它们具有这样的名称？ 不幸的是，它们大多数是1950年代至1970年代发明的，因此我无法联系他们的作者。

12 factor-analysis  terminology  factor-rotation 

参数和统计量的定义非常一致：对于给定的研究，参数和统计量分别是总体和样本的数值特征或数值汇总。我不认为这是常见用法，但是... 人口总数可以视为参数？样本量可以视为统计量？NNNnnn 毕竟，总体或样本的大小是总体或​​样本的数字摘要或特征。

11 terminology  definition 

如果统一，和滨，然后的后平均由下式给出。p∼p∼p \sim(0,1)(0,1)(0,1)X∼X∼X \sim(n,p)(n,p)(n, p)pppX+1n+2X+1n+2\frac{X+1}{n+2} 这个估算器有一个通用名称吗？我发现它解决了很多人的问题，我希望能够为人们提供参考，但是却找不到合适的名称。 我隐约记得在统计101本书中，它被称为“ + 1 / + 2估计器”，但这不是一个非常可搜索的术语。

11 bayesian  terminology  laplace-smoothing 

我经常与他们谈论贝叶斯层次模型中的信息借用或信息共享。对于这实际上意味着什么以及贝叶斯层次模型是否独特，我似乎无法获得一个直接的答案。我有点主意：层次结构中的某些级别共享一个公共参数。我不知道这如何转换为“信息借用”。 人们喜欢扔掉“信息借用” /“信息共享”这句话吗？ 是否有一个封闭形式的后继例子来说明这种共享现象？ 这是贝叶斯分析所独有的吗？通常，当我看到“信息借用”示例时，它们只是混合模型。也许我以一种老式的方式学习了这种模型，但是我看不到任何共享。 我对开始有关方法的哲学辩论不感兴趣。我只是对这个术语的使用感到好奇。

11 machine-learning  bayesian  multilevel-analysis  terminology  hierarchical-bayesian 

我试图了解ACF和PACF的时间序列图中的截断和拖尾的含义。 “滞后切断”是什么意思？这个关于极限？ “拖尾”是什么意思？ 在上面的示例中，我用来学习的书说这是一个AR过程。 但我无法弄清楚“切断”和“拖尾”的含义

11 time-series  autocorrelation  terminology 

我一直在回归的背景下阅读交互一词。我们是否还应考虑与不同模型（例如knn或svm）的交互？ 如果有，甚至更多的功能，并且可以说有观察值，那么找到有用的交互的通常方法是什么？尝试所有组合吗？还是只使用有意义的组合？505050100100100100010001000

11 machine-learning  interaction  terminology