Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi có một câu hỏi về tính toán yếu tố co ngót James-Stein trong bài báo Khoa học Mỹ năm 1977 của Bradley Efron và Carl Morris, "Nghịch lý của Stein về thống kê" . Tôi đã thu thập dữ liệu cho các cầu thủ bóng chày và nó được …

18 estimation  shrinkage  steins-phenomenon 

Liệu loại biểu đồ này có một tên? Quan trọng hơn, có thư viện trực quan nào tôi có thể sử dụng để sản xuất nó không? http://www.nytimes.com/interactive/2007/12/15/us/polencies/DEBATE.html

18 data-visualization 

Tôi hiện đang sử dụng đào tạo Viterbi cho một vấn đề phân đoạn hình ảnh. Tôi muốn biết những lợi thế / bất lợi của việc sử dụng thuật toán Baum-Welch thay vì đào tạo Viterbi.

18 machine-learning  hidden-markov-model  image-processing  viterbi-algorithm  baum-welch 

Tôi muốn xây dựng một thuật toán có thể phân tích bất kỳ chuỗi thời gian nào và "tự động" chọn phương pháp dự báo truyền thống / thống kê tốt nhất (và các tham số của nó) cho dữ liệu chuỗi thời gian được phân tích. Nó sẽ có …

18 time-series  forecasting  python 

Tôi đang cố gắng nắm bắt mục đích của chức năng mất là gì và tôi không thể hiểu được nó. Vì vậy, theo như tôi hiểu thì hàm mất mát là để giới thiệu một số loại số liệu mà chúng ta có thể đo lường "chi phí" của …

18 machine-learning  loss-functions 

Đây là khung dữ liệu của tôi: Group <- c("G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3") Subject <- c("S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15") Value <- c(9.832217741,13.62390117,13.19671612,14.68552076,9.26683366,11.67886655,14.65083473,12.20969772,11.58494621,13.58474896,12.49053635,10.28208078,12.21945867,12.58276212,15.42648969,9.466436017,11.46582655,10.78725485,10.66159358,10.86701127,12.97863424,12.85276916,8.672953949,10.44587257,13.62135205,13.64038394,12.45778874,8.655142642,10.65925259,13.18336949,11.96595556,13.5552118,11.8337142,14.01763101,11.37502161,14.14801305,13.21640866,9.141392359,11.65848845,14.20350364,14.1829714,11.26202565,11.98431285,13.77216009,11.57303893) data <- data.frame(Group, Subject, Value) Sau đó, tôi chạy mô hình hiệu ứng hỗn hợp tuyến tính để so sánh sự khác biệt của 3 Nhóm về "Giá trị", trong đó "Chủ đề" là …

18 r  lme4-nlme  post-hoc 

Tôi đoán đây là một câu hỏi cơ bản và nó phải thực hiện theo hướng của chính gradient, nhưng tôi đang tìm kiếm các ví dụ trong đó các phương thức bậc 2 (ví dụ BFGS ) hiệu quả hơn so với việc giảm độ dốc đơn giản.

18 optimization 

Làm việc với vấn đề hồi quy tôi bắt đầu nghĩ về việc thể hiện tính năng "ngày trong tuần". Tôi tự hỏi cách tiếp cận nào sẽ thực hiện tốt hơn: một tính năng; giá trị 1/7 cho thứ Hai; 2/7 cho thứ ba ... 7 tính năng: (1, …

18 machine-learning  neural-networks  feature-construction 

Chúng ta hãy xem xét hai phân phối xác suất sau đây P Q 0.01 0.002 0.02 0.004 0.03 0.006 0.04 0.008 0.05 0.01 0.06 0.012 0.07 0.014 0.08 0.016 0.64 0.928 Tôi đã tính toán phân kỳ Kullback-Leibler bằng , tôi muốn biết nói chung con số này cho …

18 interpretation  information-theory  kullback-leibler 

Tôi biết rằng gốc dốc ngẫu nhiên có hành vi ngẫu nhiên, nhưng tôi không biết tại sao. Có bất kỳ lời giải thích về điều này?

18 machine-learning  random-variable  gradient-descent 

Tôi đang làm việc trên dữ liệu mất cân bằng nghiêm trọng. Trong tài liệu, một số phương pháp được sử dụng để cân bằng lại dữ liệu bằng cách lấy mẫu lại (lấy mẫu quá mức hoặc dưới mẫu). Hai cách tiếp cận tốt là: SMOTE: Tổng hợp thiểu …

18 classification  dataset  resampling  unbalanced-classes  oversampling 

Bối cảnh : Hồi quy phân cấp với một số dữ liệu bị thiếu. Câu hỏi : Làm cách nào để sử dụng ước tính khả năng tối đa thông tin (FIML) đầy đủ để xử lý dữ liệu bị thiếu trong R? Có một gói bạn muốn giới thiệu, …

18 r  maximum-likelihood  missing-data 

Tôi nhận ra rằng đây là một câu hỏi rất cơ bản, nhưng tôi không thể tìm thấy câu trả lời ở bất cứ đâu. Tôi đang tính toán các hệ số hồi quy bằng cách sử dụng phương trình bình thường hoặc phân tách QR. Làm thế nào tôi …

18 standard-error  regression-coefficients 

Năm ngoái tại NIPS 2017 Ali Rahimi và Ben Recht đã giành được giải thưởng về thời gian cho bài báo "Tính năng ngẫu nhiên cho máy hạt nhân quy mô lớn" nơi họ giới thiệu các tính năng ngẫu nhiên, sau đó được mã hóa thành thuật toán bồn …

18 machine-learning  svm  gaussian-process  approximation 

Tôi muốn tạo một mã để vẽ ACF và PACF từ dữ liệu chuỗi thời gian. Giống như cốt truyện được tạo ra từ minitab (bên dưới). Tôi đã cố gắng tìm kiếm công thức, nhưng tôi vẫn không hiểu rõ về nó. Bạn có phiền cho tôi biết công …

18 correlation  data-visualization  autocorrelation  partial-correlation