Thống kê và dữ liệu lớn

Có bất kỳ định nghĩa chính thức (toán học) về những gì người thường xuyên hiểu theo '' xác suất ''. Tôi đọc rằng đó là tần suất xuất hiện tương đối '' trong thời gian dài '', nhưng có cách nào chính thức để xác định nó không? Có …

10 probability  frequentist  definition 

Tôi biết điều này có lẽ đã được thảo luận ở một nơi khác, nhưng tôi không thể tìm thấy một câu trả lời rõ ràng. Tôi đang cố gắng sử dụng công thức để tính mẫu ngoài mô hình hồi quy tuyến tính, trong đó là tổng bình phương …

10 regression  machine-learning  r-squared  out-of-sample 

Được rồi - tin nhắn ban đầu của tôi không thể tạo ra một phản hồi; Vì vậy, hãy để tôi đặt câu hỏi khác nhau. Tôi sẽ bắt đầu bằng cách giải thích sự hiểu biết của tôi về ước tính từ góc độ lý thuyết quyết định. Tôi …

10 bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk 

Tôi muốn thử nghiệm một số ý tưởng của tôi mà tôi nghĩ là tốt hơn bất cứ điều gì tôi đã thấy. Tôi có thể sai nhưng tôi muốn kiểm tra ý tưởng của mình và xóa tan nghi ngờ của tôi bằng những quan sát chắc chắn hơn. …

10 hypothesis-testing  estimation  pdf  kernel-smoothing  model-evaluation 

Hiện tại tôi đang làm việc trên một dự án để dự báo dữ liệu chuỗi thời gian (dữ liệu hàng tháng). Tôi đang sử dụng R để làm dự báo. Tôi có 1 biến phụ thuộc (y) và 3 biến độc lập (x1, x2, x3). Biến y có 73 …

10 time-series  multiple-regression  forecasting  lags 

Về cơ bản tôi muốn chuyển đổi các biện pháp tương tự thành các trọng số được sử dụng làm công cụ dự đoán. Điểm tương đồng sẽ là trên [0,1] và tôi sẽ hạn chế các trọng số cũng ở trên [0,1]. Tôi muốn một hàm paramteric thực hiện …

10 optimization  curve-fitting 

Trong một số cuộc thi kaggle, việc tính điểm được dựa trên "logloss". Điều này liên quan đến lỗi phân loại. Đây là một câu trả lời kỹ thuật nhưng tôi đang tìm kiếm một câu trả lời trực quan. Tôi thực sự thích câu trả lời cho câu hỏi …

10 interpretation  intuition  loss-functions 

Làm thế nào để bạn giải thích hệ số tỷ lệ nghịch đảo (lambda) trong mô hình Heckman hai bước ?

10 econometrics  heckman  selection-bias 

Các "số dư sinh viên" và "số dư chuẩn hóa" có giống nhau trong các mô hình hồi quy không? Tôi đã xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính trong R và muốn vẽ đồ thị của các giá trị được trang bị cho phần dư Sinh viên v …

10 r  regression  residuals  terminology 

Ai đó có thể giải thích cho tôi một cách đơn giản một ma trận hiệp phương sai đẳng hướng là gì không? Tôi không thể tìm thấy bất cứ điều gì trực tuyến.

10 terminology  covariance-matrix  definition 

Làm thế nào để thực hiện hồi quy sườn không âm? Lasso không âm có sẵn trong scikit-learn, nhưng đối với sườn núi, tôi không thể thực thi phi âm của betas, và thực sự, tôi đang nhận được hệ số âm. Có ai biết tại sao điều này? Ngoài …

10 regression  lasso  regularization  ridge-regression 

Tất cả mọi thứ là trong tiêu đề, nó có ý nghĩa để sử dụng lựa chọn tính năng trước khi sử dụng rừng ngẫu nhiên?

10 machine-learning  feature-selection  random-forest 

Tình huống: Hai con chim (nam và nữ) bảo vệ trứng của chúng trong tổ chống lại kẻ xâm nhập. Mỗi con chim có thể sử dụng hoặc tấn công hoặc đe dọa để bảo vệ, và có mặt hoặc vắng mặt. Có một mô hình nổi lên từ dữ …

10 r  sequence-analysis 

Tôi hiểu rằng chúng ta có thể sử dụng chính quy trong bài toán hồi quy bình phương nhỏ nhất như w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ∥w∥2]w∗=argminw⁡[(y−Xw)T(y−Xw)+λ‖w‖2]\boldsymbol{w}^* = \operatorname*{argmin}_w \left[ (\mathbf y-\mathbf{Xw})^T(\boldsymbol{y}-\mathbf{Xw}) + \lambda\|\boldsymbol{w}\|^2 \right] và rằng vấn đề này có một giải pháp dạng đóng như: w^=(XTX+λI)−1XTy.w^=(XTX+λI)−1XTy.\hat{\boldsymbol{w}} = (\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X}+\lambda\boldsymbol{I})^{-1}\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y}. Chúng ta thấy rằng trong …

10 regression  regularization  ridge-regression  overfitting  matrix-inverse 

Thuật toán SVM khá cũ - nó được phát triển vào những năm 1960, nhưng cực kỳ phổ biến vào những năm 1990 và 2000. Nó là một phần cổ điển (và khá đẹp) của các khóa học máy. Ngày nay, dường như trong xử lý phương tiện (hình ảnh, …

10 machine-learning  svm