Thống kê và dữ liệu lớn

Dựa trên bài đăng này , tôi muốn tiêu hóa các yếu tố của học thống kê. May mắn là nó có sẵn miễn phí và tôi bắt đầu đọc nó. Tôi không có đủ kiến ​​thức để hiểu nó. Bạn có thể giới thiệu một cuốn sách giới thiệu …

50 machine-learning  references 

Sách để học thống kê sử dụng R Chính xác thì cuốn sách tôi đang tìm là gì. Những gì tôi đang tìm kiếm là một cuốn sách dạy bạn thống kê trong khi sử dụng R để cung cấp cho bạn kinh nghiệm thực tiễn và do đó cuối …

50 r  references 

Tôi đã không hiểu tại sao có Nvà N-1trong khi tính toán phương sai dân số. Khi chúng ta sử dụng Nvà khi chúng ta sử dụng N-1? Nhấn vào đây để xem kích thước thật Nó nói rằng khi dân số rất lớn, không có sự khác biệt giữa …

50 variance  population 

Điều này đã xuất hiện trong một vài câu hỏi và tôi đã tự hỏi về điều gì đó. Toàn bộ lĩnh vực đã chuyển sang "độ tái lập" tập trung vào tính khả dụng của dữ liệu gốc và mã được đề cập? Tôi luôn được dạy rằng cốt …

50 reproducible-research  philosophical 

Tôi đang tìm kiếm phần mềm [miễn phí] có thể tạo ra các mô hình đồ họa đẹp mắt, ví dụ: Mọi lơi đê nghị đêu nên được đanh gia cao.

50 graphical-model  software 

Tôi nhận ra điều này là tầm thường và tầm thường, nhưng là một nhà nghiên cứu trong lĩnh vực ngoài thống kê, với trình độ học vấn chính thức hạn chế, tôi luôn tự hỏi liệu tôi có viết đúng "giá trị p" không. Đặc biệt: Là "p" được …

50 hypothesis-testing  p-value  terminology 

Xem xét một vấn đề hồi quy cũ tốt với các yếu tố dự đoán và cỡ mẫu . Sự khôn ngoan thông thường là công cụ ước tính OLS sẽ vượt trội và thường sẽ vượt trội hơn so với công cụ ước tính hồi quy sườn:Đó là tiêu …

50 cross-validation  regularization  overfitting  ridge-regression  shrinkage 

Có hai cách khác nhau để mã hóa các biến phân loại. Nói, một biến phân loại có n giá trị. Mã hóa một nóng chuyển đổi nó thành n biến, trong khi mã hóa giả chuyển đổi nó thành biến n-1 . Nếu chúng ta có k biến phân …

50 regression  categorical-data  data-transformation  scikit-learn  data-preprocessing 

Tôi đã đọc về phân rã giá trị số ít (SVD). Trong hầu hết tất cả các sách giáo khoa, nó được đề cập rằng nó nhân tố ma trận thành ba ma trận với đặc điểm kỹ thuật nhất định. Nhưng trực giác đằng sau việc tách ma trận …

50 matrix  linear-algebra  svd  intuition 

Hệ số của một biến giải thích trong hồi quy bội cho chúng ta biết mối quan hệ của biến giải thích đó với biến phụ thuộc. Tất cả điều này, trong khi "kiểm soát" cho các biến giải thích khác. Làm thế nào tôi đã xem nó cho đến …

50 regression  multiple-regression 

Tôi đã nghiên cứu các thuật toán để phân cụm dữ liệu (học tập không giám sát): EM và k-mean. Tôi tiếp tục đọc như sau: k-mean là một biến thể của EM, với giả định rằng các cụm là hình cầu. Ai đó có thể giải thích câu trên? …

50 machine-learning  clustering  data-mining  k-means  expectation-maximization 

Giả sử tôi có một đối tượng của lớp glm(tương ứng với mô hình hồi quy logistic) và tôi muốn biến các xác suất dự đoán được đưa ra bằng predict.glmcách sử dụng đối số type="response"thành phản hồi nhị phân, tức là hoặc Y = 0 . Cách nhanh nhất …

50 r  generalized-linear-model  logistic 

Cho các điểm dữ liệu và nhãn , vấn đề tiên quyết về lề cứng SVM làx1,…,xn∈Rdx1,…,xn∈Rdx_1, \ldots, x_n \in \mathbb{R}^dy1,…,yn∈{−1,1}y1,…,yn∈{−1,1}y_1, \ldots, y_n \in \left \{-1, 1 \right\} minimizew,w012wTwminimizew,w012wTw \text{minimize}_{w, w_0} \quad \frac{1}{2} w^T w s.t.∀i:yi(wTxi+w0)≥1s.t.∀i:yi(wTxi+w0)≥1 \text{s.t.} \quad \forall i: y_i (w^T x_i + w_0) \ge 1 đó là một …

50 svm 

Đề xuất của hội thảo cho các cuốn sách về thiết kế thí nghiệm là gì? Lý tưởng nhất là sách vẫn được in hoặc có sẵn dưới dạng điện tử, mặc dù điều đó có thể không phải lúc nào cũng khả thi. Nếu bạn cảm thấy xúc động …

50 references  experiment-design 

Tôi đọc rằng ANOVA và hồi quy tuyến tính là cùng một điều. Làm thế nào có thể, xem xét rằng đầu ra của ANOVA là một số giá trị và một số giá trị dựa trên đó bạn kết luận nếu mẫu có nghĩa là trên các mẫu khác …

50 regression  anova