Aby użyć SVM lub sieci neuronowej, należy przekształcić (zakodować) zmienne kategorialne w zmienne numeryczne, normalną metodą w tym przypadku jest użycie wartości binarnych 0-1 z przekształconą k-tą wartością kategorialną na (0,0, .. ., 1,0, ... 0) (1 jest w pozycji k-tej). Czy istnieją inne...
Jeśli mamy 2 normalne, nieskorelowane zmienne losowe , możemy utworzyć 2 skorelowane zmienne losowe o wzorzeX1,X2X1,X2X_1, X_2 Y= ρ X1+ 1 - ρ2)-----√X2)Y=ρX1+1−ρ2X2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 i następnie będzie miał korelacji z .ρ X 1YYYρρ\rhoX1X1X_1 Czy ktoś może wyjaśnić, skąd pochodzi ta...
Najwyraźniej współczynnik korelacji Pearsona jest parametryczny, a współczynnik rho Spearmana nieparametryczny. Mam problem ze zrozumieniem tego. Jak rozumiem, Pearson jest obliczany jako a Spearman jest obliczany w ten sam sposób, z tym wyjątkiem, że zastępujemy wszystkie wartości ich...
Potrzebuję porady dotyczącej dwóch głównych dylematów w moich badaniach, które są studium przypadku 3 dużych farmaceutyków i innowacji. Liczba patentów rocznie jest zmienną zależną. Moje pytania są Jakie są najważniejsze kryteria dobrego modelu? Co jest ważniejsze / mniej ważne? Czy to, że...
Przeczytałem ten wielki artykuł Davida Colquhouna: Badanie współczynnika fałszywych odkryć i błędnej interpretacji wartości p (2014). Zasadniczo wyjaśnia, dlaczego współczynnik fałszywych odkryć (FDR) może wynosić nawet chociaż kontrolujemy błąd typu I za pomocą...
Przeczytałem to oświadczenie na jednym starym egzaminie prawda / fałsz: Możemy uzyskać wiele lokalnych optymalnych rozwiązań, jeśli rozwiążemy problem regresji liniowej, minimalizując sumę błędów kwadratu za pomocą spadku gradientu. Rozwiązanie: Fałsz Moje pytanie brzmi, która część tego...
Mam wykres wartości resztkowych modelu liniowego w funkcji dopasowanych wartości, w których heteroscedastyczność jest bardzo wyraźna. Jednak nie jestem pewien, jak powinienem postępować teraz, ponieważ o ile rozumiem ta heteroscedastyczność powoduje, że mój model liniowy jest nieważny. (Czy to...
Próbuję dopasować model, wykorzystując dane wiatru (0, 359) i porę dnia (0, 23), ale martwię się, że źle pasują one do regresji liniowej, ponieważ same nie są parametrami liniowymi. Chciałbym je przekształcić za pomocą Pythona. Widziałem wzmiankę o obliczaniu wektora przez wzięcie grzechu i cos...
Ciekaw jestem, jak ważny jest węzeł stronniczości dla skuteczności nowoczesnych sieci neuronowych. Z łatwością rozumiem, że może to być ważne w płytkiej sieci z zaledwie kilkoma zmiennymi wejściowymi. Jednak współczesne sieci neuronowe, takie jak głębokie uczenie się, często mają dużą liczbę...
Poniżej znajduje się wykres glmnet z domyślną wartością alfa (1, stąd lasso) przy użyciu mtcarszestawu danych w R mpgjako DV i innych jako zmiennych predykcyjnych. glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) Co możemy wywnioskować z tej działki dotyczące różnych zmiennych, zwłaszcza am, cyli...
Pytanie głównie teoretyczne. Czy są jakieś przykłady rozkładów niestandardowych, które mają pierwsze cztery momenty równe rozkładom normalnym? Czy mogą istnieć w
Jeśli naprawię wartości zaobserwowanych węzłów MRF, czy stanie się to
Ten post dotyczy szybko zmieniającego się wydarzenia. Natknąłem się na pytanie z 2012 roku, które miało bardzo dobrą dyskusję na temat Julii jako alternatywy dla R / Python dla różnych rodzajów prac statystycznych. Oto oryginalne Pytanie z 2012 roku dotyczące obietnicy...
Jeśli dobrze zrozumiałem, w algorytmie uczenia maszynowego model musi wyciągać wnioski z własnego doświadczenia, tj. Gdy model podaje błędne prognozy dla nowych przypadków, musi dostosować się do nowych obserwacji, az czasem model staje się coraz lepszy . Nie widzę, aby regresja logistyczna miała...
Mam bardzo prosty problem, ale nie mogę znaleźć odpowiedniego narzędzia do jego rozwiązania. Mam sekwencję wektorów o tej samej długości. Teraz chciałbym trenować LSTM RNN na próbce pociągu tych sekwencji, a następnie sprawić, by przewidział nową sekwencję wektorów o długości na podstawie kilku...
Używam dekompozycji Cholesky'ego do symulacji skorelowanych zmiennych losowych na podstawie macierzy korelacji. Chodzi o to, że wynik nigdy nie odtwarza struktury korelacji, jaka jest podana. Oto mały przykład w Pythonie ilustrujący sytuację. import numpy as np n_obs = 10000 means = [1, 2,...
Szybkość uczenia się parametr ( ) gradientu Zwiększenie kurczy wkładu każdego nowego modelu podstawowego -typically zawiera drzewo płytka, że dodaje się w serii. Wykazano, że radykalnie zwiększa dokładność zestawu testowego, co jest zrozumiałe, ponieważ przy mniejszych krokach minimum funkcji...
CrossValidated ma kilka pytań na temat tego, kiedy i jak zastosować korektę błędu rzadkich zdarzeń autorstwa Kinga i Zenga (2001) . Szukam czegoś innego: minimalnej demonstracji opartej na symulacji, że istnieje uprzedzenie. W szczególności państwo King i Zeng „... w danych dotyczących rzadkich...
Jestem nowy w uczeniu maszynowym i szukam niektórych zestawów danych, za pomocą których mogę porównywać i kontrastować różnice między różnymi algorytmami uczenia maszynowego (drzewa decyzyjne, przyspieszenie, SVM i sieci neuronowe) Gdzie mogę znaleźć takie zbiory danych? Czego powinienem szukać...
Częstotliwościowe statystyki są dla mnie równoznaczne z podejmowaniem decyzji, które są dobre dla wszystkich możliwych próbek. Tj częstościowym reguła decyzyjna zawsze powinien starać się zminimalizować ryzyko częstościowym, która zależy na funkcji strata L i prawdziwego stanu natury θ 0...