Z An Introduction to Statistical Learning przez James i wsp., Przerwa, jeden z krzyżowego (LOOCV) oszacowanie jest określone przez CV(n)=1n∑i=1nMSEiCV(n)=1n∑i=1nMSEi\text{CV}_{(n)} = \dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}\text{MSE}_i gdzieMSEi=(yi−y^i)2MSEi=(yi−y^i)2\text{MSE}_i =...
Niektóre funkcje moich danych mają duże wartości, podczas gdy inne funkcje mają znacznie mniejsze wartości. Czy konieczne jest wyśrodkowanie + skalowanie danych przed zastosowaniem t-SNE, aby zapobiec odchyleniu w kierunku większych wartości? Korzystam z implementacji sklearn.manifold.TSNE w...
Czy mogę uzyskać pomoc w ukończeniu tej wstępnej (w toku) próby uzyskania orientacji na równoważnikach ANOVA i REGRESSION? Próbowałem pogodzić pojęcia, nazewnictwo i składnię tych dwóch metod. Na tej stronie znajduje się wiele postów na temat ich podobieństwa, na przykład to czy tamto , ale nadal...
Wiem, że aby uzyskać dostęp do wyników klasyfikatora, muszę podzielić dane na zestaw szkoleniowy / testowy. Ale czytając to : Podczas oceny różnych ustawień („hiperparametrów”) dla estymatorów, takich jak ustawienie C, które należy ręcznie ustawić dla SVM, nadal istnieje ryzyko przeregulowania...
Właśnie uczę się o optymalizacji i mam problem ze zrozumieniem różnicy między optymalizacją wypukłą i nie wypukłą. Z mojego zrozumienia funkcja wypukła to taka, w której „odcinek linii między dowolnymi dwoma punktami na wykresie funkcji znajduje się powyżej lub na wykresie”. W takim przypadku można...
Niedawno odkryłem, jak modelować ekspozycje w czasie za pomocą dziennika (np.) Czasu jako przesunięcia w regresji Poissona. Zrozumiałem, że przesunięcie odpowiada czasowi zmiennemu towarzyszącemu o współczynniku 1. Chciałbym lepiej zrozumieć różnicę między używaniem czasu jako przesunięcia lub...
Po przeczytaniu książki Galit Shmueli „Wyjaśnić lub przewidzieć” (2010) zastanawia mnie pozorna sprzeczność. Istnieją trzy przesłanki, AIC - wybór modelu na podstawie BIC (koniec str. 300 - początek str. 301): po prostu, AIC powinien być używany do wybierania modelu przeznaczonego do...
Próbuję porównać złożoność obliczeniową / szybkość estymacji trzech grup metod regresji liniowej, jak wyróżniono w Hastie i in. „Elementy statystycznego uczenia się” (wydanie drugie), rozdział 3: Wybór podzbioru Metody skurczowe Metody wykorzystujące pochodne kierunki wprowadzania (PCR,...
Niech BtBtB_t być standardowy ruch Browna. Niech oznacza zdarzenie i niech gdzie oznacza funkcję wskaźnika. Czy istnieje takie, że dla dla wszystkich ? Podejrzewam, że odpowiedź brzmi tak; Próbowałem zadzierać z metodą drugiej chwili, ale bezskutecznie. Czy można to pokazać za pomocą metody...
Kilkakrotnie widziałem, jak ludzie odrzucają wartość zerową w rozszerzonym teście Dickeya-Fullera , a następnie twierdzą, że pokazuje, że ich seria jest stacjonarna (niestety nie mogę pokazać źródeł tych twierdzeń, ale wyobrażam sobie, że podobne twierdzenia istnieją tu i tam w jeden lub inny...
Mam wstępną wiedzę na temat statystyki na poziomie absolwenta (zakładam, że znam statystykę matematyczną i prawdopodobieństwo na poziomie licencjackim (np. Wackerly i in., Ross 'Prawdopodobieństwo) i mam pewną wiedzę na temat teorii miar). Niedawno rozpocząłem pracę nad eksperymentalnym...
Chcę porównać dwa obrazy twarzy. Obliczyłem ich histogramy LBP. Więc teraz muszę porównać te dwa histogramy i uzyskać coś, co powie, ile te histogramy są równe (0 - 100%). Istnieje wiele sposobów rozwiązania tego zadania, ale autorzy metody LBP podkreślają (Opis twarzy z lokalnymi wzorami...
Niech i , . Czego oczekuje jako ?X1∼U[0,1]X1∼U[0,1]X_1 \sim U[0,1]Xi∼U[Xi−1,1]Xi∼U[Xi−1,1]X_i \sim U[X_{i - 1}, 1]i=2,3,...i=2,3,...i = 2, 3,...X1X2⋯XnX1X2⋯XnX_1 X_2 \cdots X_nn→∞n→∞n \rightarrow
Spędzam trochę czasu ucząc się uczenia maszynowego (przepraszam za rekurencję :) i nie mogłem zaintrygować się regułą wyboru Gradient Descent zamiast bezpośredniego rozwiązywania równań dla obliczania współczynników regresji, w przypadku wielowymiarowej regresji liniowej. Ogólna zasada: jeśli...
Studiując uczenie się przez wzmocnienie, natknąłem się na wiele form funkcji nagrody: , R ( s , a , s ′ ) , a nawet funkcji nagrody, która zależy tylko od bieżącego stanu. Powiedziawszy to, zdałem sobie sprawę, że nie jest łatwo „stworzyć” lub „zdefiniować” funkcję...
Istnieją znaczące współczesne badania dotyczące optymalizacji bayesowskiej (1) dostrajania hiperparametrów ML. Motywacją do kierowania jest tutaj minimalna liczba punktów danych, aby dokonywać świadomych wyborów, które punkty warto wypróbować (wywołania funkcji celu są drogie, więc zmniejszenie ich...
Korzystam z modelu logit. Moja zmienna zależna jest binarna. Jednak mam niezależną zmienną, która jest kategoryczne i zawiera odpowiedzi: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Jest to więc porządkowe („ilościowe jakościowe”). Nie jestem pewien, jak sobie z tym poradzić w modelu....
Studiuję statystyki i często spotykam formuły zawierające logi zawsze jestem zdezorientowany, jeśli powinienem interpretować to jako standardowe znaczenie log, tj. Podstawa 10, lub jeśli w statystyce log ogólnie przyjmuje się, że log naturalny ln. W szczególności studiuję estymację częstotliwości...
Próbuję dopasować regresję, aby wyjaśnić liczbę zabójstw w każdej dzielnicy miasta. Chociaż wiem, że moje dane są zgodne z rozkładem Poissona, próbowałem dopasować taki OLS: log(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1) = \alpha + \beta X + \epsilon Następnie spróbowałem (oczywiście!) Regresji...
Czytałem (na przykład tutaj ), że jądro Epanechnikowa jest optymalne, przynajmniej w sensie teoretycznym, podczas szacowania gęstości jądra. Jeśli to prawda, to dlaczego Gaussian pojawia się tak często jako domyślne jądro lub w wielu przypadkach jedyne jądro w bibliotekach szacowania...