Thống kê và dữ liệu lớn predictive-models

5

Là phân tích dữ liệu thăm dò quan trọng khi làm mô hình dự đoán hoàn toàn?

Khi xây dựng một mô hình dự đoán sử dụng các kỹ thuật học máy, điểm thực hiện phân tích dữ liệu khám phá (EDA) là gì? Bạn có thể nhảy thẳng để tạo tính năng và xây dựng (các) mô hình của mình không? Thống kê mô tả được …

23 machine-learning predictive-models descriptive-statistics eda

1

Giải thích về những gì Nate Silver nói về hoàng thổ

Trong một câu hỏi tôi đã hỏi gần đây , tôi đã nói rằng đó là một "không" không lớn để ngoại suy với hoàng thổ. Nhưng, trong bài viết gần đây nhất của Nate Silver trên FiveThentyEight.com , ông đã thảo luận về việc sử dụng hoàng thổ để …

23 time-series forecasting predictive-models loess politics

3

Hình dung hiệu chuẩn xác suất dự đoán của một mô hình

Giả sử tôi có một mô hình dự đoán tạo ra, cho mỗi trường hợp, một xác suất cho mỗi lớp. Bây giờ tôi nhận ra rằng có nhiều cách để đánh giá một mô hình như vậy nếu tôi muốn sử dụng các xác suất đó để phân loại …

23 data-visualization classification predictive-models binary-data calibration

3

Trang web cho các cuộc thi mô hình dự đoán

Tôi tham gia vào các cuộc thi mô hình dự đoán trên Kaggle , TunedIt và CrowdAnalytix . Tôi thấy rằng các trang web này là một cách tốt để "giải quyết" cho thống kê / học máy. Có bất kỳ trang web khác tôi nên biết về? Làm thế …

23 machine-learning predictive-models

2

Mô hình sáng tạo và phân biệt đối xử (trong bối cảnh Bayes)

Sự khác biệt giữa các mô hình khái quát và phân biệt đối xử (phân biệt đối xử) (trong bối cảnh học tập và suy luận Bayes) là gì? và những gì nó liên quan đến dự đoán, lý thuyết quyết định hoặc học tập không giám sát?

22 bayesian predictive-models unsupervised-learning

3

Làm thế nào để dự đoán kết quả chỉ với các trường hợp tích cực như đào tạo?

Để đơn giản, giả sử tôi đang làm việc với ví dụ cổ điển về email spam / không phải thư rác. Tôi có một bộ 20000 email. Trong số này, tôi biết rằng 2000 là thư rác nhưng tôi không có ví dụ nào về email không phải thư …

21 machine-learning predictive-models unsupervised-learning supervised-learning semi-supervised

2

Kỹ thuật tăng dữ liệu cho bộ dữ liệu chung?

Trong nhiều ứng dụng học máy, cái gọi là phương pháp tăng dữ liệu đã cho phép xây dựng các mô hình tốt hơn. Ví dụ, giả sử một bộ huấn luyện gồm hình ảnh của mèo và chó. Bằng cách xoay, phản chiếu, điều chỉnh độ tương phản, v.v …

21 machine-learning predictive-models dataset independence data-augmentation

2

Chức năng thú vị của cung cấp cho các câu hỏi StackExchange

Câu hỏi này đã được di chuyển từ Trao đổi ngăn xếp toán học vì nó có thể được trả lời trên Xác thực chéo. Di cư 8 năm trước . Tôi đang cố gắng kết hợp một gói khai thác dữ liệu cho các trang web StackExchange và đặc …

20 data-mining predictive-models

2

Bayes suy nghĩ về quá mức

Tôi đã dành nhiều thời gian để phát triển các phương pháp và phần mềm để xác nhận các mô hình dự đoán trong miền thống kê thường xuyên truyền thống. Khi đưa nhiều ý tưởng Bayes vào thực tiễn và giảng dạy, tôi thấy một số khác biệt chính …

20 bayesian cross-validation predictive-models validation regression-strategies

2

Tăng cường: tại sao tỷ lệ học tập được gọi là tham số chính quy?

Các tỷ lệ học tham số ( ) trong Gradient Đẩy mạnh co lại sự đóng góp của mỗi mô hình cơ sở mới -typically một tree- cạn mà được thêm vào trong chuỗi. Nó đã được chứng minh là làm tăng đáng kể độ chính xác của tập kiểm …

19 machine-learning data-mining predictive-models boosting overfitting

1

Mô hình dự đoán - Chúng ta có nên quan tâm đến mô hình hỗn hợp?

Đối với mô hình dự đoán, chúng ta có cần quan tâm đến các khái niệm thống kê như hiệu ứng ngẫu nhiên và không độc lập của các quan sát (các biện pháp lặp đi lặp lại) không? Ví dụ.... Tôi có dữ liệu từ 5 chiến dịch thư …

19 machine-learning predictive-models repeated-measures assumptions

2

Làm thế nào để dự đoán khi sự kiện tiếp theo xảy ra, dựa trên thời gian của các sự kiện trước đó?

Tôi là một học sinh cấp ba và tôi đang làm việc trong một dự án lập trình máy tính, nhưng tôi không có nhiều kinh nghiệm về thống kê và mô hình hóa dữ liệu ngoài một khóa học thống kê ở trường trung học nên tôi hơi bối …

19 probability modeling data-mining predictive-models

4

Xác định hàm phù hợp đường cong phù hợp nhất với các hàm tuyến tính, hàm mũ và hàm số logarit

Bối cảnh: Từ một câu hỏi về Trao đổi ngăn xếp toán học (Tôi có thể xây dựng chương trình) , ai đó có một tập hợp các điểm và muốn khớp đường cong với nó, tuyến tính, hàm mũ hoặc logarit. Phương pháp thông thường là bắt đầu bằng …

18 regression predictive-models model-selection curve-fitting

3

Lấy công thức cho các giới hạn dự đoán trong mô hình tuyến tính (nghĩa là: các khoảng dự đoán)

Hãy lấy ví dụ sau: set.seed(342) x1 <- runif(100) x2 <- runif(100) y <- x1+x2 + 2*x1*x2 + rnorm(100) fit <- lm(y~x1*x2) Điều này tạo ra một mô hình của y dựa trên x1 và x2, sử dụng hồi quy OLS. Nếu chúng ta muốn dự đoán y cho một …

18 r regression predictive-models prediction-interval

1

Stepwise AIC - Có tồn tại tranh cãi xung quanh chủ đề này?

Tôi đã đọc vô số bài đăng trên trang web này cực kỳ chống lại việc sử dụng các biến số theo từng bước bằng cách sử dụng bất kỳ tiêu chí nào cho dù đó là giá trị p, AIC, BIC, v.v. Tôi hiểu tại sao các thủ tục …

17 forecasting predictive-models arima aic stepwise-regression

Câu hỏi được gắn thẻ «predictive-models»