Câu hỏi được gắn thẻ «resampling»

Lấy mẫu lại là lấy một mẫu từ một mẫu. Việc sử dụng phổ biến là jackknifing (lấy mẫu phụ, ví dụ: tất cả các giá trị trừ 1) & bootstrapping (lấy mẫu w / thay thế). Những kỹ thuật này có thể cung cấp một ước tính mạnh mẽ về phân phối lấy mẫu khi khó có thể hoặc không thể lấy được phân tích.

2
Phương pháp lấy mẫu / mô phỏng: monte carlo, bootstrapping, jackknifing, xác thực chéo, kiểm tra ngẫu nhiên và kiểm tra hoán vị
Tôi đang cố gắng tìm hiểu sự khác biệt giữa các phương pháp lấy mẫu khác nhau (mô phỏng Monte Carlo, bootstrapping tham số, bootstrapping không tham số, jackknifing, xác thực chéo, kiểm tra ngẫu nhiên và kiểm tra hoán vị) và thực hiện chúng trong bối cảnh của riêng …
5
Bạn có thể tập luyện quá sức bằng cách đào tạo các thuật toán học máy bằng CV / Bootstrap không?
Câu hỏi này có thể quá mở để có câu trả lời dứt khoát, nhưng hy vọng là không. Các thuật toán học máy, chẳng hạn như SVM, GBM, Rừng ngẫu nhiên, v.v., thường có một số tham số miễn phí, ngoài một số quy tắc hướng dẫn ngón tay …
2
Phương pháp lấy mẫu lại caret
Tôi đang sử dụng thư viện carettrong R để kiểm tra các quy trình mô hình hóa khác nhau. Đối trainControltượng cho phép một người chỉ định một phương pháp lấy mẫu lại. Các phương pháp được mô tả trong tài liệu hướng dẫn mục 2.3 và bao gồm: boot, …
20 r  resampling  caret 
1
Đây có phải là phương pháp lấy mẫu lại chuỗi thời gian được biết đến trong tài liệu? Nó có tên không?
Gần đây tôi đã tìm cách để lấy mẫu lại chuỗi thời gian, theo cách mà Khoảng bảo tồn tương quan tự động của các quá trình bộ nhớ dài. Giữ nguyên miền của các quan sát (ví dụ: chuỗi số nguyên được lấy lại theo thời gian vẫn là …
5
Làm thế nào để thực hiện việc cắt bỏ các giá trị trong số lượng điểm dữ liệu rất lớn?
Tôi có một bộ dữ liệu rất lớn và thiếu khoảng 5% giá trị ngẫu nhiên. Các biến này có mối tương quan với nhau. Ví dụ R tập dữ liệu sau đây chỉ là một ví dụ đồ chơi với dữ liệu tương quan giả. set.seed(123) # matrix of …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.