Thống kê và dữ liệu lớn

Các chiến lược tốt để thực hiện hồi quy quy trình Gaussian là gì khi hàm tôi đang cố gắng xấp xỉ các thay đổi theo thời gian? Cách tiếp cận ngây thơ nảy ra trong đầu tôi là chỉ sử dụng N điểm dữ liệu gần đây nhất để …

10 regression  online  gaussian-process 

Tôi có rất nhiều vấn đề với một bộ dữ liệu mà tôi đang cố gắng áp dụng SEM. Chúng tôi cho rằng sự tồn tại của 5 yếu tố tiềm ẩn A, B, C, D, E, với các chỉ số tương ứng. A1 đến A5 (các yếu tố theo …

10 r  modeling  multiple-regression  sem 

Tôi có quyền truy cập vào một tập dữ liệu rất lớn. Dữ liệu là từ các bản ghi MEG của những người nghe các trích đoạn âm nhạc, từ một trong bốn thể loại. Dữ liệu như sau: 6 môn học 3 lần lặp lại thí nghiệm (kỷ nguyên) …

10 machine-learning  feature-selection  large-data  feature-construction 

Trong một thời gian, có vẻ như Fisher Kernels có thể trở nên phổ biến, vì chúng dường như là một cách để xây dựng hạt nhân từ các mô hình xác suất. Tuy nhiên, tôi hiếm khi thấy chúng được sử dụng trong thực tế và tôi có quyền …

10 machine-learning  probability  kernel-trick  generative-models 

Về cơ bản, có hai cách phổ biến để học chống lại các bộ dữ liệu khổng lồ (khi bạn phải đối mặt với các hạn chế về thời gian / không gian): Gian lận :) - chỉ sử dụng tập hợp con "có thể quản lý" để đào tạo. …

10 machine-learning  large-data  model-evaluation  train 

Một vấn đề phổ biến là ML là chất lượng dữ liệu kém: lỗi về giá trị tính năng, trường hợp phân loại sai, v.v. Một cách để giải quyết vấn đề này là tự đi qua dữ liệu và kiểm tra, nhưng có các kỹ thuật khác không? (Tôi …

10 data-cleaning 

Hãy xem xét mã R sau đây: example <- function(n) { X <- 1:n Y <- rep(1,n) return(lm(Y~X)) } #(2.13.0, i386-pc-mingw32) summary(example(7)) #R^2 = .1963 summary(example(62)) #R^2 = .4529 summary(example(4540)) #R^2 = .7832 summary(example(104))) #R^2 = 0 #I did a search for n 6:10000, the result for R^2 is NaN …

10 r  regression 

Interviewstreet đã có CodeSprint thứ hai vào tháng 1 bao gồm câu hỏi dưới đây. Câu trả lời theo chương trình được đăng nhưng không bao gồm phần giải thích thống kê. (Bạn có thể xem vấn đề ban đầu và giải pháp được đăng bằng cách đăng nhập vào …

10 probability  stochastic-processes  markov-process 

Một kỹ thuật xử lý tín hiệu, Cepstrum tần số Mel , thường được sử dụng để trích xuất thông tin từ một bản nhạc để sử dụng trong một nhiệm vụ học máy. Phương pháp này đưa ra phổ công suất ngắn hạn và các hệ số được sử …

10 machine-learning  classification  signal-processing  mfcc 

Tôi cần phân tích một bộ dữ liệu của dữ liệu phục hồi lâm sàng. Tôi quan tâm đến các mối quan hệ dựa trên giả thuyết giữa "đầu vào" được định lượng (lượng trị liệu) và những thay đổi về tình trạng sức khỏe. Mặc dù bộ dữ liệu …

10 r  repeated-measures  panel-data  sem 

Tôi đang cố gắng tìm một giải pháp để so sánh hai bài kiểm tra "mức độ phù hợp với chi bình phương". Chính xác hơn, tôi muốn so sánh kết quả từ hai thí nghiệm độc lập. Trong các thí nghiệm này, các tác giả đã sử dụng mức …

10 r  confidence-interval  chi-squared 

Tôi có một bộ dữ liệu với khoảng 70 biến mà tôi muốn cắt giảm. Những gì tôi đang làm là sử dụng CV để tìm hầu hết các biến hữu ích theo cách sau. 1) Chọn ngẫu nhiên nói 20 biến. 2) Sử dụng stepwise/ LASSO/ lars/ etc để …

10 r  cross-validation  feature-selection  random-forest  stepwise-regression 

Tôi không phải là một nhà thống kê. Vì vậy, xin vui lòng chịu với sai lầm ngớ ngẩn của tôi nếu có. Bạn vui lòng giải thích một cách đơn giản cách mô phỏng được thực hiện? Tôi biết rằng nó chọn một số mẫu ngẫu nhiên từ một …

10 simulation 

Xin thứ lỗi cho sự thiếu hiểu biết của tôi, nhưng ... Tôi liên tục thấy mình trong một tình huống, nơi tôi phải đối mặt với một loạt dữ liệu mới mà tôi quản lý để tìm. Dữ liệu này thường trông giống như thế này: Date Number1 Number2 …

10 data-visualization  correlation  data-mining  eda 

Những phân phối nào là biến đổi Fourier của riêng họ bên cạnh phân phối bình thường và phân phối arcsine tổng quát ?

10 distributions  fourier-transform