Thống kê và dữ liệu lớn

Sự khác biệt thực tế giữa số liệu Wasserstein và phân kỳ Kullback-Leibler là gì? Số liệu của Wasserstein cũng được gọi là khoảng cách của Trái đất . Từ Wikipedia: Số liệu Wasserstein (hoặc Vaserstein) là một hàm khoảng cách được xác định giữa các phân phối xác suất …

25 distributions  kullback-leibler  metric  wasserstein 

Tôi hy vọng sẽ có được một lời giải thích trực quan, dễ tiếp cận về hồi quy lượng tử. Giả sử tôi có một bộ dữ liệu đơn giản về kết quả và các yếu tố dự đoán .X 1 , X 2YYYX1,X2X1,X2X_1, X_2 Ví dụ: nếu tôi chạy …

25 quantile-regression 

Đóng cửa. Câu hỏi này không đúng chủ đề . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để nó thuộc chủ đề cho Xác thực chéo. Đóng cửa 6 tháng trước . Tôi đã làm việc trong các …

25 r  random-effects-model  lme4-nlme 

Tôi có dữ liệu từ một thử nghiệm khảo sát trong đó người trả lời được phân ngẫu nhiên vào một trong bốn nhóm: > summary(df$Group) Control Treatment1 Treatment2 Treatment3 59 63 62 66 Trong khi ba nhóm điều trị thay đổi một chút trong kích thích được áp dụng, …

25 r  logistic  categorical-data  interaction  interpretation 

Những cuốn sách tốt giới thiệu phân tích nguyên nhân là gì? Tôi đang nghĩ về một giới thiệu rằng cả hai đều giải thích các nguyên tắc phân tích nguyên nhân và cho thấy các phương pháp thống kê khác nhau có thể được sử dụng như thế nào …

25 references  causality 

Tôi có một số điểm trong và tôi muốn phân cụm các điểm sao cho:R pX= { x1, . . . , xn}X= ={x1,...,xn}X=\{x_1,...,x_n\}RpRpR^p Mỗi cụm có chứa một số lượng tương đương của các yếu tố của . (Giả sử rằng số cụm chia .)nXXXnnn Mỗi cụm được "gắn …

25 machine-learning  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Hãy xem xét một kịch bản mà bạn được cung cấp với Ma trận KnownLabel và Ma trận Dự đoán. Tôi muốn đo lường mức độ tốt của ma trận Dự đoán so với Ma trận KnownLabel. Nhưng thách thức ở đây là Ma trận KnownLabel có vài hàng chỉ …

25 machine-learning  data-mining  multilabel 

Tôi hơi bối rối nếu một biến độc lập (còn được gọi là dự đoán hoặc tính năng) trong mô hình thống kê, ví dụ: trong hồi quy tuyến tính , có phải là biến ngẫu nhiên không?XXXY=β0+β1XY=β0+β1XY=\beta_0+\beta_1 X

25 regression  random-variable  experiment-design  predictor 

Phương sai được cho là một biện pháp lây lan. Vì vậy, tôi đã nghĩ rằng phương sai của 3,5bằng với phương sai 3,3,5,5vì các số này trải đều như nhau. Nhưng đây không phải là trường hợp, phương sai 3,5là 2trong khi phương sai 3,3,5,5là 1 1/3. Điều này …

25 variance 

Tất cả các ví dụ về SVM đều liên quan đến phân loại. Tôi không hiểu làm thế nào một SVM cho hồi quy (hồi quy vector hỗ trợ) có thể được sử dụng trong hồi quy. Theo hiểu biết của tôi, một SVM tối đa hóa lề giữa hai …

25 regression  svm 

Tôi đang thực hiện xác nhận chéo lồng nhau. Tôi đã đọc được rằng xác thực chéo một lần có thể bị sai lệch (không nhớ tại sao). Có tốt hơn không khi sử dụng xác thực chéo 10 lần hoặc xác thực chéo một lần ngoài thời gian chạy …

25 machine-learning  cross-validation 

Vì vậy, tôi vừa đọc xong một cuốn sách tuyệt vời Giới thiệu về Empirical Bayes . Tôi nghĩ rằng cuốn sách là tuyệt vời, nhưng xây dựng các linh mục từ dữ liệu cảm thấy sai. Tôi được đào tạo rằng bạn đưa ra một kế hoạch phân tích …

24 machine-learning  hypothesis-testing  bayesian  empirical-bayes 

Tôi hơi bối rối về lợi thế của các mô hình hỗn hợp liên quan đến mô hình dự đoán. Do các mô hình dự đoán thường có nghĩa là dự đoán các giá trị của các quan sát chưa biết trước đó nên đối với tôi, cách duy nhất …

24 mixed-model  predictive-models 

Tôi đang cố gắng để hiểu hồi quy lượng tử, nhưng một điều khiến tôi đau khổ là sự lựa chọn của hàm mất mát. ρτ(u)=u(τ−1{u&lt;0})ρτ(u)=u(τ−1{u&lt;0})\rho_\tau(u) = u(\tau-1_{\{u<0\}}) Tôi biết rằng tối thiểu của kỳ vọng của ρτ(y−u)ρτ(y−u)\rho_\tau(y-u) bằng với τ%τ%\tau\% -quantile, nhưng lý do trực quan để bắt đầu …

24 quantiles  loss-functions  quantile-regression 

Theo này và này câu trả lời, autoencoders dường như là một kỹ thuật mà sử dụng mạng thần kinh để giảm kích thước. Ngoài ra, tôi cũng muốn biết bộ giải mã tự động biến đổi là gì (sự khác biệt / lợi ích chính của nó so với …

24 machine-learning  bayesian  deep-learning  autoencoders  variational-bayes