Thống kê và dữ liệu lớn

Thông thường các văn bản thống kê áp dụng giới thiệu phân biệt trung bình với trung bình (thường trong bối cảnh thống kê mô tả và thúc đẩy việc tóm tắt xu hướng trung tâm bằng cách sử dụng giá trị trung bình, trung bình và chế độ) bằng …

14 mean  skewness  median  winsorizing  central-tendency 

Cả biểu đồ hình hộp và biểu đồ thanh và biểu đồ thanh đều là đồ họa phù hợp cho ANOVA theo The R Book (Crawley, 2013), nhưng cái nào phù hợp hơn ? Tôi cho rằng nó phụ thuộc vào tình huống ... có ai có thể giúp tôi …

14 boxplot  rule-of-thumb  barplot 

Là một phần của bài tập Đại học, tôi phải tiến hành xử lý trước dữ liệu trên một tập dữ liệu thô khá lớn, đa biến (> 10). Tôi không phải là một nhà thống kê theo bất kỳ ý nghĩa nào của từ này, vì vậy tôi hơi …

14 pca 

Tôi đang cố gắng hiểu cách tính điểm cắt tối ưu cho đường cong ROC (giá trị mà tại đó độ nhạy và độ đặc hiệu được tối đa hóa). Tôi đang sử dụng bộ dữ liệu aSAHtừ gói pROC. Các outcomebiến thể được giải thích bởi hai biến độc …

14 r  roc  sensitivity-analysis  sensitivity-specificity 

Tôi mới sử dụng ngôn ngữ R. Tôi muốn biết làm thế nào để mô phỏng từ mô hình hồi quy tuyến tính đa đáp ứng tất cả bốn giả định của hồi quy. ok .. cảm ơn bạn Giả sử tôi muốn mô phỏng dữ liệu dựa trên tập …

14 r  multiple-regression  simulation 

Tôi đang tìm kiếm một phương pháp để chuyển đổi tập dữ liệu của tôi từ giá trị trung bình và độ lệch chuẩn hiện tại sang giá trị trung bình mục tiêu và độ lệch chuẩn của mục tiêu. Về cơ bản, tôi muốn thu nhỏ / mở rộng …

14 data-transformation  standard-deviation  mean 

Hiện tại tôi đang sử dụng hộp công cụ RF trên MATLAB cho một vấn đề phân loại nhị phân Tập dữ liệu: 50000 mẫu và hơn 250 tính năng Vì vậy, số lượng cây và tính năng được chọn ngẫu nhiên trên mỗi phân chia để trồng cây là …

14 machine-learning  classification  random-forest 

Tôi cần phân cụm các đơn vị thành các cụm kkk để giảm thiểu tổng bình phương trong nhóm (WSS), nhưng tôi cần đảm bảo rằng mỗi cụm chứa ít nhất mmm đơn vị. Bất kỳ ý tưởng nào nếu bất kỳ chức năng phân cụm của R cho phép …

14 r  clustering 

Tôi đã cố gắng phân biệt chính xác đầu ra "coef" và "(exp) coef" của coxph có nghĩa gì. Có vẻ như "(exp) coef" là so sánh của biến đầu tiên trong mô hình theo nhóm được gán trong lệnh. Làm thế nào để hàm coxph đến các giá trị …

14 r  survival  interpretation 

Đặc biệt trong bối cảnh các cuộc thi kaggle tôi đã nhận thấy rằng hiệu suất của mô hình là tất cả về lựa chọn / kỹ thuật. Mặc dù tôi hoàn toàn có thể hiểu lý do tại sao trong trường hợp đó khi xử lý các thuật toán …

14 neural-networks  deep-learning  feature-selection  feature-engineering 

Gần đây, tôi đã quan tâm đến việc thực hiện mô hình hồi quy beta, vì một kết quả là một tỷ lệ. Lưu ý rằng kết quả này sẽ không phù hợp với bối cảnh nhị thức, bởi vì không có khái niệm có ý nghĩa về một "thành …

14 logit  beta-regression 

Tôi đã đào tạo hai mô hình (phân loại nhị phân bằng h2o AutoML) và tôi muốn chọn một mô hình để sử dụng. Tôi có kết quả như sau: model_id auc logloss logloss_train logloss_valid gini_train gini_valid DL_grid_1 0.542694 0.287469 0.092717 0.211956 0.872932 0.312975 DL_grid_2 0.543685 0.251431 0.082616 0.186196 0.900955 …

14 model-selection  validation  auc  gini  log-loss 

Mục tiêu của tôi là phân loại tín hiệu cảm biến. Khái niệm về giải pháp của tôi cho đến nay là: i) Các tính năng kỹ thuật từ tín hiệu thô ii) Chọn các tính năng có liên quan với SavingF và cách tiếp cận phân cụm iii) Áp …

14 feature-selection  hyperparameter  optimization 

Tôi đã đọc bài viết trên FaceNet và trong đoạn thứ 3 của phần giới thiệu có ghi: Các cách tiếp cận nhận dạng khuôn mặt trước đó dựa trên các mạng sâu sử dụng lớp phân loại được đào tạo trên một tập hợp các nhận dạng khuôn mặt …

14 neural-networks  image-processing 

Tôi đang cố gắng để hiểu bài báo nổi tiếng "Chơi Atari với học tập tăng cường sâu" ( pdf ). Tôi không rõ về sự khác biệt giữa một kỷ nguyên và tập phim . Trong thuật toán , vòng lặp bên ngoài là các tập , trong khi …

14 neural-networks  terminology  reinforcement-learning  q-learning