Thống kê và dữ liệu lớn

Người ta thường nói rằng hồi quy quá trình gaussian tương ứng (GPR) với hồi quy tuyến tính bayes với một số lượng vô hạn (có thể) các hàm cơ sở. Tôi hiện đang cố gắng hiểu chi tiết điều này để có được trực giác về loại mô hình …

14 gaussian-process  kernel-trick  basis-function 

Tôi khá thiên về toán học - đã có 6 học kỳ môn Toán trong khóa học của mình - mặc dù tôi hơi lạc lõng và chậm chạp khi nói các phương trình vi phân từng phần và các đường dẫn tích hợp các khái niệm của tôi trở …

14 mathematical-statistics  references 

Tôi đang cố gắng để hiểu được trực giác đằng sau kernel SVM. Bây giờ, tôi hiểu cách thức hoạt động của SVM tuyến tính, theo đó một dòng quyết định được thực hiện để phân chia dữ liệu tốt nhất có thể. Tôi cũng hiểu nguyên tắc đằng sau …

14 machine-learning  svm  kernel-trick 

Có thể lạc đề ở đây, nhưng đã tồn tại một số ( một , hai ) câu hỏi liên quan. Trêu chọc trong tài liệu (hoặc tìm kiếm trên google về Thuật toán SVD bị cắt) xuất hiện rất nhiều bài viết sử dụng các SVD bị cắt theo …

14 algorithms  svd  numerics 

Tôi đang tìm kiếm một cách đơn giản để lấy mẫu từ bản phân phối von Mise-Fisher đa biến trong Python. Tôi đã xem xét mô-đun thống kê trong mô-đun scipy và numpy nhưng chỉ tìm thấy phân phối von Mise đơn biến. Có bất kỳ mã có sẵn? Tôi …

14 distributions  sampling  python 

Trong Thống kê Khám phá của Andy Field bằng SPSS, ông nói rằng tất cả các biến phải được chuyển đổi. Tuy nhiên, trong ấn phẩm: "Kiểm tra các mối quan hệ khác nhau giữa sử dụng đất và chất lượng nước bằng phương pháp hồi quy theo trọng số …

14 normal-distribution  data-transformation 

Có bất kỳ thuật toán tài liệu nào để tách các phần của một tập dữ liệu nhất định thành các đường cong khác nhau phù hợp nhất không? Ví dụ, hầu hết mọi người nhìn vào biểu đồ dữ liệu này sẽ dễ dàng chia nó thành 3 phần: …

14 fitting  curve-fitting  segmentation 

Tôi đang trình bày về các dòng phù hợp. Tôi có một hàm tuyến tính đơn giản, y=1x+by=1x+by=1x+b . Tôi đang cố gắng để có được các điểm dữ liệu phân tán mà tôi có thể đặt vào một biểu đồ phân tán sẽ giữ cho dòng của tôi phù …

14 r  regression  least-squares  excel 

Mất bản lề có thể được xác định bằng và mất bản ghi có thể được định nghĩa làtối đa ( 0 , 1 - yTôiwTxTôi)tối đa(0,1-yTôiwTxTôi)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)đăng nhập ( 1 + điểm kinh nghiệm( - yTôiwTxTôi) )đăng nhập(1+điểm kinh nghiệm⁡(-yTôiwTxTôi))\text{log}(1 + \exp(-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)) Tôi có những câu hỏi sau: Có …

14 machine-learning  svm  loss-functions  computer-vision 

Câu hỏi của tôi có thể được nhắc lại là "cách đánh giá lỗi lấy mẫu bằng cách sử dụng dữ liệu lớn", đặc biệt đối với một ấn phẩm tạp chí. Dưới đây là một ví dụ để minh họa một thách thức. Từ một bộ dữ liệu rất …

14 confidence-interval  large-data  reporting 

Tôi biết rằng Gaussian Process Regression (GPR) là một giải pháp thay thế cho việc sử dụng các spline để phù hợp với các mô hình phi tuyến linh hoạt. Tôi muốn biết trong những tình huống nào thì một tình huống sẽ phù hợp hơn các tình huống khác, …

14 regression  gaussian-process  splines  kriging 

Giả sử chúng tôi quan tâm đến việc điểm thi của học sinh bị ảnh hưởng như thế nào bởi số giờ học của những học sinh đó. Để khám phá mối quan hệ này, chúng ta có thể chạy hồi quy tuyến tính sau: exam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+eiexam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+ei \text{exam.grades}_i = a + …

14 regression  mixed-model  random-effects-model  non-independent 

Ai đó có thể giải thích ngắn gọn cho tôi, tại sao mỗi trong số sáu giả định là cần thiết để tính toán công cụ ước tính OLS không? Tôi chỉ tìm thấy về tính đa hướng mà nếu nó tồn tại, chúng ta không thể đảo ngược ma …

14 least-squares  assumptions 

Bối cảnh: Hiện tại tôi đang thực hiện một số công việc so sánh các mô hình phân cấp khác nhau của Bayes. Dữ liệu là số đo mức độ hạnh phúc của người tham gia i và thời gian jyijyijy_{ij}iiijjj . Tôi có khoảng 1000 người tham gia và …

14 bayesian  autocorrelation  hierarchical-bayesian  deviance 

Tôi hơi bối rối: Làm thế nào các kết quả của một Mô hình được đào tạo thông qua caret khác với mô hình trong gói ban đầu? Tôi đọc Có cần tiền xử lý trước khi dự đoán bằng FinalModel của RandomForest với gói caret không? nhưng tôi không …

14 r  machine-learning  random-forest  caret  train