Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

3

Làm thế nào để có được khoảng tin cậy về thay đổi bình phương dân số

Vì một ví dụ đơn giản, giả sử rằng có hai mô hình hồi quy tuyến tính Mô hình 1 có ba dự đoán, x1a, x2b, vàx2c Mô hình 2 có ba dự đoán từ mô hình 1 và hai dự đoán bổ sung x2avàx2b Có một phương trình hồi …

10 regression confidence-interval estimation r-squared shrinkage anova t-test references tukey-hsd machine-learning boosting r clustering fishers-exact generalized-linear-model model probit link-function r survival probability distributions dice logistic lme4-nlme glmm meta-analysis distributions distributions factor-analysis r anova repeated-measures post-hoc

1

Làm cách nào để kết hợp một ngoại lệ đổi mới khi quan sát 48 trong mô hình ARIMA của tôi?

Tôi đang làm việc trên một tập dữ liệu. Sau khi sử dụng một số kỹ thuật nhận dạng mô hình, tôi đã đưa ra mô hình ARIMA (0,2,1). Tôi đã sử dụng detectIOhàm trong gói TSAtrong R để phát hiện một ngoại lệ đổi mới (IO) ở lần quan …

10 r time-series arima outliers hypergeometric fishers-exact r time-series intraclass-correlation r logistic glmm clogit mixed-model spss repeated-measures ancova machine-learning python scikit-learn distributions data-transformation stochastic-processes web standard-deviation r machine-learning spatial similarities spatio-temporal binomial sparse poisson-process r regression nonparametric r regression logistic simulation power-analysis r svm random-forest anova repeated-measures manova regression statistical-significance cross-validation group-differences model-comparison r spatial model-evaluation parallel-computing generalized-least-squares r stata fitting mixture hypothesis-testing categorical-data hypothesis-testing anova statistical-significance repeated-measures likert wilcoxon-mann-whitney boxplot statistical-significance confidence-interval forecasting prediction-interval regression categorical-data stata least-squares experiment-design skewness reliability cronbachs-alpha r regression splines maximum-likelihood modeling likelihood-ratio profile-likelihood nested-models

5

Làm thế nào để bạn quyết định tỷ lệ đào tạo, xác nhận và kiểm tra của bạn là gì?

Khi chia dữ liệu được dán nhãn của tôi thành các bộ huấn luyện, xác nhận và kiểm tra, tôi đã nghe thấy tất cả mọi thứ từ 50/25/25 đến 85/5/10. Tôi chắc chắn rằng điều này phụ thuộc vào cách bạn sẽ sử dụng mô hình của mình và …

10 machine-learning cross-validation

1

Thống kê cho máy học, giấy tờ để bắt đầu?

Tôi có một nền tảng về lập trình máy tính và lý thuyết số cơ bản, nhưng không được đào tạo thống kê thực sự và gần đây đã "phát hiện" rằng thế giới tuyệt vời của toàn bộ các kỹ thuật thực sự là một thế giới thống kê. …

10 machine-learning estimation

1

Một mô hình của P (Y | X) có thể được đào tạo thông qua việc giảm độ dốc ngẫu nhiên từ các mẫu không iid của P (X) và mẫu iid của P (Y | X) không?

Khi đào tạo một mô hình được tham số hóa (ví dụ để tối đa hóa khả năng) thông qua việc giảm độ dốc ngẫu nhiên trên một số tập dữ liệu, người ta thường cho rằng các mẫu đào tạo được rút ra từ phân phối dữ liệu đào …

10 machine-learning conditional-probability reinforcement-learning gradient-descent

3

Cách đào tạo dữ liệu hiệu quả nhất bằng cách sử dụng ít bộ nhớ nhất là gì?

Đây là dữ liệu đào tạo của tôi: 200.000 Ví dụ x 10.000 Tính năng. Vì vậy, ma trận dữ liệu đào tạo của tôi là - 200.000 x 10.000. Tôi đã quản lý để lưu tệp này trong một tệp phẳng mà không gặp vấn đề về bộ nhớ …

10 machine-learning dataset algorithms python

2

hóa định mức và nghiên cứu thực nghiệm định mức

Có nhiều phương pháp để thực hiện chính quy hóa - ví dụ: chính quy hóa định mức , và . Theo Friedman Hastie & Tibsharani , bộ chỉnh tần số tốt nhất phụ thuộc vào vấn đề: cụ thể là bản chất của chức năng đích thực, cơ sở …

10 r regression machine-learning regularization

3

Cách so sánh độ chính xác của hai mô hình khác nhau bằng ý nghĩa thống kê

Tôi đang làm việc trên dự đoán chuỗi thời gian. Tôi có hai bộ dữ liệu và . Tôi có ba mô hình dự đoán: . Tất cả các mô hình đó được đào tạo bằng cách sử dụng các mẫu trong tập dữ liệu và hiệu suất của chúng …

10 time-series machine-learning statistical-significance classification model-evaluation

3

Liên quan đến việc sử dụng mô hình bigram (N-gram) để xây dựng vector tính năng cho tài liệu văn bản

Một cách tiếp cận truyền thống về xây dựng tính năng để khai thác văn bản là cách tiếp cận theo từ và có thể được tăng cường bằng cách sử dụng tf-idf để thiết lập vectơ đặc trưng mô tả tài liệu văn bản đã cho. Hiện tại, tôi …

10 machine-learning data-mining text-mining natural-language language-models

1

Xử lý các bộ dữ liệu chuỗi thời gian rất lớn

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

1

Ngoài hạt nhân Fisher

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

3

Phương pháp tiếp cận khi học từ bộ dữ liệu khổng lồ?

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

1

MFCC có phải là phương pháp tối ưu để thể hiện âm nhạc cho hệ thống truy xuất không?

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

8

Thuật toán nào có thể được sử dụng để dự đoán việc sử dụng hàng tiêu dùng cho dữ liệu từ các lần mua trước?

Suy nghĩ về một vấn đề được cho là đơn giản nhưng thú vị, tôi muốn viết một số mã để dự báo mức tiêu thụ mà tôi sẽ cần trong tương lai gần với toàn bộ lịch sử mua hàng trước đây của tôi. Tôi chắc rằng loại vấn …

10 time-series machine-learning forecasting

6

So sánh bình phương R từ hai mô hình Rừng ngẫu nhiên khác nhau

Tôi đang sử dụng gói RandomForest trong R để phát triển mô hình rừng ngẫu nhiên để cố gắng giải thích kết quả liên tục trong bộ dữ liệu "rộng" với nhiều dự đoán hơn mẫu. Cụ thể, tôi phù hợp với một mô hình RF cho phép quy trình …

10 r machine-learning hypothesis-testing model-selection random-forest

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»