Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi đang tìm cách để thực hiện một thử nghiệm tỷ lệ khả năng trong R để so sánh sự phù hợp của mô hình. Trước tiên tôi tự mã hóa nó, sau đó tìm thấy cả anova()hàm mặc định và cả lrtest()trong lmtestgói. Tuy nhiên, khi tôi kiểm tra, …

15 r  anova  likelihood-ratio 

Đã 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 3 năm trước . Tôi đang xây dựng một …

15 r  logistic  categorical-data  lasso  glmnet 

Trong bối cảnh chung của thuật toán gradient descent, chúng ta có nơi x n là điểm hiện tại, η là kích thước bước và g r một d i e n t x n là độ dốc được đánh giá tạixn+1=xn−η∗gradientxnxn+1=xn−η∗gradientxnx_{n+1} = x_{n} - \eta * gradient_{x_n}xnxnx_nηη\etagr a di …

15 algorithms  optimization 

Trong phân tích phân biệt, biến phụ thuộc là phân loại, nhưng tôi có thể sử dụng biến phân loại (ví dụ: tình trạng dân cư: nông thôn, thành thị) cùng với một số biến liên tục khác là biến độc lập trong phân tích phân biệt tuyến tính không?

15 logistic  categorical-data  discriminant-analysis  regression-strategies 

Khi sử dụng bootstrapping để đánh giá mô hình, tôi luôn nghĩ rằng các mẫu ngoài túi được sử dụng trực tiếp làm bộ thử nghiệm. Tuy nhiên, điều này dường như không phải là trường hợp cho NỮA scikit-họcBootstrap cách tiếp cận, mà dường như để xây dựng các …

15 cross-validation  bootstrap  random-forest  scikit-learn  bagging 

Tôi đang cố gắng để hiểu làm thế nào các chức năng ảnh hưởng làm việc. Ai đó có thể giải thích trong bối cảnh hồi quy OLS đơn giản yi=α+β⋅xi+εiyi=α+β⋅xi+εi\begin{equation} y_i = \alpha + \beta \cdot x_i + \varepsilon_i \end{equation} nơi tôi muốn chức năng ảnh hưởng cho .ββ\beta

15 regression  least-squares 

Độ chính xác được định nghĩa là: p = dương tính thật / (dương tính thật + dương tính giả) Giá trị của độ chính xác là gì nếu (dương tính thật + dương tính giả) = 0? Có phải nó không được xác định? Câu hỏi tương tự để …

15 precision-recall 

Tôi đang nghiên cứu Hướng dẫn này về Bộ biến đổi tự động biến đổi của Carl Doersch . Trong trang thứ hai có ghi: Một trong những khung phổ biến nhất như vậy là Bộ biến đổi tự động biến đổi [1, 3], chủ đề của hướng dẫn này. …

15 machine-learning  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

Tôi đang đào tạo một mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng i) SGD và ii) Trình tối ưu hóa Adam. Khi sử dụng SGD bình thường, tôi nhận được một sự mất tập luyện trơn tru so với đường cong lặp lại như được thấy dưới đây (màu …

15 neural-networks  deep-learning  adam 

Tôi đang cố gắng tìm hiểu ứng dụng RNNs cấp cao để ghi nhãn theo trình tự thông qua (trong số những người khác) bài viết năm 2005 của Graves về phân loại âm vị. Để tóm tắt vấn đề: Chúng tôi có một bộ huấn luyện lớn bao gồm …

15 lstm  rnn 

Các đồ thị chu kỳ có hướng (DAG) là các biểu diễn trực quan hiệu quả của các giả định nguyên nhân định tính trong các mô hình thống kê, nhưng chúng có thể được sử dụng để trình bày một phương trình biến công cụ thông thường (hoặc các …

15 causality  instrumental-variables  dag 

Trong một trong những bài tập cho khóa học của tôi, chúng tôi đang sử dụng bộ dữ liệu y tế Kaggle . Bài tập nói: chúng tôi muốn mô hình hóa việc phân phối các khoản phí riêng lẻ và chúng tôi cũng thực sự muốn có thể nắm …

14 gamma-distribution 

Tôi đang thực hiện một dự án phân tích dữ liệu liên quan đến việc điều tra thời gian sử dụng trang web trong suốt cả năm. Những gì tôi muốn làm là so sánh mức độ "nhất quán" của các mẫu sử dụng, ví dụ, mức độ gần gũi …

14 distributions  distance  frequency  comparison 

Thông thường phân phối xác suất trên các biến rời rạc được mô tả bằng hàm khối xác suất (PMF): Khi làm việc với các biến ngẫu nhiên liên tục, chúng tôi mô tả phân phối xác suất bằng cách sử dụng hàm mật độ xác suất (PDF) thay vì …

14 probability  mathematical-statistics  terminology  pdf 

Bạn gọi một ý nghĩa thống kê được tính từ cực trị trên và dưới trong bất kỳ tập dữ liệu nào? Ví dụ: nếu bạn có một bộ: { -2, 0 , 8, 9, 1, 50, -2, 6} Cực trên của tập này là 50và cực dưới là -2. …

14 mean  terminology  average  range