Thống kê và dữ liệu lớn

Nếu chúng ta xem xét một cây quyết định đã phát triển đầy đủ (tức là một cây quyết định chưa được xử lý) thì nó có phương sai cao và độ lệch thấp. Đóng gói và Rừng ngẫu nhiên sử dụng các mô hình phương sai cao này và …

11 variance  random-forest  cart  bias  bagging 

Các mô hình hiệu ứng hỗn hợp tuyến tính là phần mở rộng của các mô hình hồi quy tuyến tính cho dữ liệu được thu thập và tóm tắt trong các nhóm. Những lợi thế chính là các hệ số có thể thay đổi đối với một hoặc nhiều …

11 regression  mixed-model  random-effects-model  linear 

Có nguy cơ làm cho câu hỏi trở nên cụ thể bằng phần mềm và với lý do có tính phổ biến và đặc trưng của nó, tôi muốn hỏi về chức năng biplot()trong R, và cụ thể hơn là về cách tính và vẽ đồ thị của mũi tên …

11 r  pca  biplot 

Mô hình tuyến tính đơn giản: nơi ε t ~ iid N ( 0 , σ 2 )x=αt+ϵtx=αt+ϵtx=\alpha t + \epsilon_tϵtϵt\epsilon_tN(0,σ2)N(0,σ2)N(0,\sigma^2) với và V a r ( x ) = σ 2E(x)=αtE(x)=αtE(x) = \alpha tVar(x)=σ2Var(x)=σ2Var(x)=\sigma^2 AR (1): nơi ε t ~ iid N ( 0 , σ 2 )Xt=αXt−1+ϵtXt=αXt−1+ϵtX_t =\alpha …

11 regression  stochastic-processes  autoregressive  deterministic 

Tôi đã tự hỏi đưa ra một giả thuyết một phía (một đầu) với mức độ alpha .05, chúng ta có thể nói về khoảng tin cậy 95% không? Ví dụ: chúng ta có thể xây dựng các khoảng tin cậy "một mặt" và "hai mặt" riêng biệt cho thử …

11 hypothesis-testing  confidence-interval 

Sau một năm học ở trường, sự hiểu biết của tôi về "bình phương nhỏ nhất có trọng số" như sau: let , là một số ma trận thiết kế , \ boldsymbol \ beta \ in \ mathbb {R} ^ p là một vectơ tham số, \ boldsymbol \ …

11 r  linear-model  weighted-regression 

Bị thu hút bởi một câu hỏi tại math.stackexchange và điều tra nó theo kinh nghiệm, tôi tự hỏi về tuyên bố sau đây về căn bậc hai của các biến ngẫu nhiên iid. Giả sử là các biến ngẫu nhiên có ý nghĩa hữu hạn khác không và phương …

11 normal-distribution  central-limit-theorem  sum 

Gần đây tôi đã xem xét thuật toán XGBoost và tôi đã nhận thấy rằng thuật toán này có thể xử lý dữ liệu bị thiếu (mà không yêu cầu phải cắt bỏ) trong giai đoạn đào tạo. Tôi đã tự hỏi nếu XGboost có thể xử lý dữ liệu …

11 machine-learning  missing-data  data-imputation  xgboost 

Các mgcvgói cho Rcó hai chức năng cho phù hợp tương tác sản phẩm tensor: te()và ti(). Tôi hiểu sự phân công lao động cơ bản giữa hai người (phù hợp với sự tương tác phi tuyến tính so với việc phân tách tương tác này thành các hiệu ứng …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Trong tất cả các hệ thống đề xuất hiện đại mà tôi đã thấy dựa trên yếu tố ma trận, một hệ số ma trận không âm được thực hiện trên ma trận phim người dùng. Tôi có thể hiểu tại sao sự không tiêu cực lại quan trọng đối …

11 recommender-system  svd  matrix-decomposition  nnmf 

Tôi có một danh sách các từ, thuộc các loại tự xác định khác nhau. Mỗi danh mục có mẫu riêng (ví dụ: một loại có độ dài cố định với các ký tự đặc biệt, một loại khác tồn tại các ký tự chỉ xuất hiện trong danh mục …

11 machine-learning  classification  similarities  supervised-learning 

Cho một biến ngẫu nhiên , giá trị trung bình và phương sai của gì?Y=Exp(λ)Y=Exp(λ)Y = Exp(\lambda)G=1YG=1YG=\dfrac{1}{Y} Tôi nhìn vào Phân phối Gamma nghịch đảo, nhưng giá trị trung bình và phương sai chỉ được xác định cho và tương ứng ...α > 2α>1α>1\alpha>1α>2α>2\alpha>2

11 variance  mean  exponential 

Tôi rất mới với từ nhúng. Tôi muốn hình dung làm thế nào các tài liệu đang tìm kiếm sau khi học. Tôi đọc rằng t-SNE là cách tiếp cận để làm điều đó. Tôi có 100K tài liệu với 250 kích thước như kích thước của nhúng. Có một …

11 pca  dimensionality-reduction  word2vec  word-embeddings  tsne 

Thông thường tôi thấy các tác giả ước tính mô hình "chênh lệch log", vd đăng nhập( yt) - nhật ký( yt - 1) = nhật ký( yt/ yt - 1) = Α + βxtlog⁡(yt)−log⁡(yt−1)=log⁡(yt/yt−1)=α+βxt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t Tôi đồng ý điều này là phù …

11 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics  logarithm 

Được rồi vì vậy chỉ cần một chút mơ hồ về một vài điều, bất kỳ trợ giúp sẽ được đánh giá cao. Theo hiểu biết của tôi, mô hình hồi quy tuyến tính được dự đoán thông qua một kỳ vọng có điều kiện E( Y| X) = b …

11 regression