Câu hỏi được gắn thẻ «log-likelihood»

Trong hầu hết các tác vụ học máy mà bạn có thể tạo ra một số xác suất cần được tối đa hóa, chúng tôi thực sự sẽ tối ưu hóa xác suất thay vì xác suất cho một số tham số . Ví dụ, trong đào tạo khả năng …

66 probability  optimization  log-likelihood 

Bài viết của Christopher Manning về hồi quy logistic trong R cho thấy hồi quy logistic trong R như sau: ced.logr <- glm(ced.del ~ cat + follows + factor(class), family=binomial) Một số đầu ra: > summary(ced.logr) Call: glm(formula = ced.del ~ cat + follows + factor(class), family = binomial("logit")) Deviance …

46 r  logistic  log-likelihood 

Tôi đang cố gắng để hiểu ở mức độ sâu hơn về tính phổ biến của khả năng đăng nhập (và có lẽ nói chung là xác suất log) trong thống kê và lý thuyết xác suất. Xác suất log xuất hiện ở mọi nơi: chúng tôi thường làm việc …

18 probability  bayesian  likelihood  log-likelihood 

Là một phần của đầu ra của một mô hình tuyến tính tổng quát, độ lệch rỗng và độ lệch còn lại được sử dụng để đánh giá mô hình. Tôi thường thấy các công thức cho các đại lượng này được biểu thị theo khả năng ghi nhật ký …

14 regression  generalized-linear-model  deviance  log-likelihood 

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