Thống kê và dữ liệu lớn

Không chắc chắn nếu bình thường hóa là từ chính xác để sử dụng ở đây, nhưng tôi sẽ cố gắng hết sức để minh họa những gì tôi đang cố gắng hỏi. Công cụ ước tính được sử dụng ở đây là bình phương tối thiểu. Giả sử bạn …

16 regression  self-study  least-squares  regression-coefficients 

Tôi đọc rằng thuật toán k-mean chỉ hội tụ đến mức tối thiểu cục bộ và không đến mức tối thiểu toàn cầu. Tại sao lại thế này? Tôi có thể nghĩ một cách logic về việc khởi tạo có thể ảnh hưởng đến việc phân cụm cuối cùng như …

16 clustering  k-means  convergence  gradient-descent  minimum 

Tôi có một bộ dữ liệu kiểm tra mất cân bằng cao. Tập hợp tích cực bao gồm 100 trường hợp trong khi tập hợp âm bao gồm 1500 trường hợp. Về mặt đào tạo, tôi có một nhóm ứng viên lớn hơn: bộ đào tạo tích cực có 1200 …

16 machine-learning  classification  data-mining  svm  bioinformatics 

Trong bài viết được trích dẫn rộng rãi của mình Phân phối trước cho các tham số phương sai trong các mô hình phân cấp (916 trích dẫn từ trước đến nay trên Google Scholar) Gelman đề xuất rằng các phân phối trước không có thông tin tốt cho phương …

16 bayesian  variance  prior  jags  hierarchical-bayesian 

Trong thói quen rpart () để tạo các mô hình GIỎI, bạn chỉ định tham số độ phức tạp mà bạn muốn cắt tỉa cây của mình. Tôi đã thấy hai khuyến nghị khác nhau để chọn tham số phức tạp: Chọn tham số độ phức tạp liên quan đến …

16 r  cart  rpart 

Rất nhiều bản phân phối có "huyền thoại gốc", hoặc ví dụ về các quy trình vật lý mà chúng mô tả tốt: Bạn có thể nhận dữ liệu được phân phối bình thường từ tổng các lỗi không tương thích thông qua Định lý giới hạn trung tâm Bạn …

16 distributions  laplace-distribution 

Phân phối nhị thức âm tính đã trở thành một mô hình phổ biến cho dữ liệu đếm (cụ thể là số lần đọc trình tự dự kiến ​​trong một khu vực nhất định của bộ gen từ một thí nghiệm nhất định) trong tin sinh học. Giải thích khác …

16 poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis 

Vì vậy, tôi là người mới trong lĩnh vực ML và tôi cố gắng thực hiện một số phân loại. Mục tiêu của tôi là dự đoán kết quả của một sự kiện thể thao. Tôi đã thu thập một số dữ liệu lịch sử và bây giờ cố gắng …

16 classification  svm  feature-selection  random-forest 

Giả sử chúng ta có một biến ngẫu nhiên được hỗ trợ trên từ đó chúng ta có thể vẽ mẫu. Làm thế nào chúng ta có thể đưa ra một ước tính không thiên vị về trung vị của ?[ 0 , 1 ] XXXX[0,1][0,1][0,1]XXX Tất nhiên chúng ta …

16 sampling 

Các quy tắc dừng ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa các giá trị P và tỷ lệ lỗi liên quan đến các quyết định. Một bài báo gần đây của Simmons et al. Năm 2011 , thuật ngữ mức độ tự do của nhà nghiên cứu để mô tả …

16 references  type-i-and-ii-errors  optimal-stopping 

Tôi đang cố gắng chứng minh rằng ma trận thông tin quan sát được đánh giá ở công cụ ước tính khả năng tối đa nhất quán yếu (MLE), là một công cụ ước tính nhất quán yếu của ma trận thông tin dự kiến. Đây là một kết quả …

16 maximum-likelihood  expected-value  asymptotics  information  fisher-information 

Tôi đã có một bộ dữ liệu bao gồm một loạt các trường hợp "thanh gãy" hàng tháng được tính từ một số ít các trang web. Tôi đang cố gắng để có được một ước tính tóm tắt duy nhất từ ​​hai kỹ thuật khác nhau: Kỹ thuật 1: …

16 time-series  mixed-model 

Giả sử rằng tôi có hai phân phối biên đơn biến, giả sử và , mà tôi có thể mô phỏng từ đó. Bây giờ, xây dựng phân phối chung của chúng bằng copula Gaussian , ký hiệu là . Tất cả các thông số được biết đến.G C ( …

16 normal-distribution  simulation  copula 

Tôi có một bộ đầy đủ các chuỗi (chính xác là 432 quan sát) của 4 trạng thái : vdA−DA−DA-D Y= ⎛⎝⎜⎜⎜⎜MộtB⋮BCMột⋮CDMột⋮MộtDC⋮DBMột⋮MộtMột-⋮BC-⋮Một⎞⎠⎟⎟⎟⎟Y=(ACDDBACBAACA−−⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮BCADABA)Y=\left(\begin{array}{c c c c c c c} A& C& D&D & B & A &C\\ B& A& A&C & A&- &-\\ \vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots\\ B& C& A&D & A & B …

16 r  matlab  markov-process 

Phân phối Một Poisson có thể đo lường sự kiện mỗi đơn vị thời gian, và tham số là λλ\lambda . Phân phối theo cấp số nhân đo thời gian cho đến sự kiện tiếp theo, với tham số 1λ1λ\frac{1}{\lambda} . Người ta có thể chuyển đổi một phân phối …

16 poisson-distribution  negative-binomial  gamma-distribution  exponential-family