Jeśli zaczniemy od zestawu danych , zastosujemy do niego Lasso i uzyskamy rozwiązanie β L , możemy ponownie zastosować Lasso do zbioru danych ( X S , Y ) , gdzie S jest zbiorem niezerowym indeksy β L , aby uzyskać rozwiązanie β R L , zwane „zrelaksowanym rozwiązaniem LASSO” (poprawcie mnie, jeśli...
Przybliżone obliczenia bayesowskie to naprawdę fajna technika dopasowania w zasadzie dowolnego modelu stochastycznego, przeznaczona dla modeli, w których prawdopodobieństwo jest trudne (powiedzmy, możesz próbkować z modelu, jeśli naprawisz parametry, ale nie możesz obliczyć prawdopodobieństwa...
Ucząc się splotowej sieci neuronowej, mam pytania dotyczące poniższego rysunku. 1) C1 w warstwie 1 ma 6 map obiektów, czy to oznacza, że istnieje sześć zwojów splotowych? Każde jądro splotowe służy do generowania mapy obiektów na podstawie danych wejściowych. 2) S1 w warstwie 2 ma 6 map...
Czytałem ostatnio artykuł, który zawierał przypadkowość w jego pewności i wiarygodnych odstępach czasu i zastanawiałem się, czy jest to standard (a jeśli tak, to dlaczego warto to robić). Aby ustawić notację, załóżmy, że nasze dane to i jesteśmy zainteresowani tworzeniem przedziałów dla parametru ....
Dla rozkładu normalnego istnieje obiektywny estymator odchylenia standardowego podany przez: σ^unbiased=Γ(n−12)Γ(n2)12∑k=1n(xi−x¯)2−−−−−−−−−−−−√σ^unbiased=Γ(n−12)Γ(n2)12∑k=1n(xi−x¯)2\hat{\sigma}_\text{unbiased} = \frac{\Gamma(\frac{n-1}{2})}{\Gamma(\frac{n}{2})}...
Właśnie zacząłem studiować statystyki i nie mogę intuicyjnie zrozumieć wystarczalności. Mówiąc ściślej, nie rozumiem, jak pokazać, że następujące dwa akapity są równoważne: Z grubsza, biorąc pod uwagę zestaw X niezależnych identycznie rozmieszczonych danych uwarunkowanych nieznanym parametrem θ,...
Przeprowadzam test dobroci dopasowania chi-kwadrat (GOF) z trzema kategoriami i szczególnie chcę przetestować zero, że proporcje populacji w każdej kategorii są równe (tj. Proporcja wynosi 1/3 w każdej grupie): OBSERWOWANE DANE Grupa 1 Grupa 2 Grupa 3 Ogółem 686928...
W częściowej regresji najmniejszych kwadratów (PLSR) lub częściowym modelowaniu równań strukturalnych najmniejszych kwadratów (PLS-SEM), do czego odnosi się termin
Czy komponenty PCA (w analizie głównych komponentów) są statystycznie niezależne, jeśli nasze dane są zwykle dystrybuowane na wielu odmianach? Jeśli tak, jak można to wykazać / udowodnić? Pytam, ponieważ widziałem ten post , w którym pierwsza odpowiedź brzmi: PCA nie przyjmuje wyraźnego...
Z góry przepraszam za to, że wciąż przyspieszam. Próbuję zrozumieć zalety i wady używania tanh (mapa -1 do 1) vs. sigmoid (mapa 0 do 1) dla mojej funkcji aktywacji neuronu. Z mojego czytania zabrzmiało to jak drobna rzecz z marginalnymi różnicami. W praktyce dla moich problemów uważam, że sigmoid...
Pracuję nad alogorytmem w R, aby zautomatyzować miesięczne obliczanie prognozy. Korzystam między innymi z funkcji ets () z pakietu prognozy do obliczania prognozy. Działa bardzo dobrze. Niestety, dla niektórych konkretnych szeregów czasowych wynik, który otrzymuję jest dziwny. Poniżej znajduje...
Mam pytanie dotyczące dwóch różnych metod z różnych bibliotek, które wydają się wykonywać tę samą pracę. Próbuję stworzyć model regresji liniowej. Oto kod, który używam biblioteki statsmodel z OLS: X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(x, y, test_size=0.3,...
Bardzo mało wiem na temat prawdopodobieństwa i statystyki i chcę się uczyć. Widzę słowo „dystrybucja” używane wszędzie w różnych kontekstach. Na przykład dyskretna zmienna losowa ma „rozkład prawdopodobieństwa”. Wiem co to jest. Ciągła zmienna losowa ma funkcję gęstości prawdopodobieństwa, a zatem...
Załóżmy, że mam funkcję , którą chcę zintegrować Oczywiście przy założeniu, że osiąga zero w punktach końcowych, brak wybuchów, fajna funkcja. Jednym ze sposobów, w jakie się bawiłem, jest użycie algorytmu Metropolis-Hastings do wygenerowania listy próbek z rozkładu proporcjonalnego do , w którym...
Obecnie czytam „Wszystkie statystyki” Larry'ego Wassermana i zastanawia mnie coś, co napisał w rozdziale o szacowaniu funkcji statystycznych modeli nieparametrycznych. On napisał „Czasami możemy znaleźć szacowany błąd standardowy funkcji statystycznej, wykonując pewne obliczenia. Jednak w...
Próbuję użyć Losowego Lasu, aby przewidzieć wynik bardzo niezrównoważonego zestawu danych (wskaźnik klasy mniejszości wynosi około 1% lub nawet mniej). Ponieważ tradycyjny algorytm losowego lasu minimalizuje ogólny poziom błędu, zamiast zwracać szczególną uwagę na klasy mniejszości, nie ma...
Rozważmy problem związany z klasyfikacją zestawu danych MNIST. Według strony MNIST Yanna LeCuna „Ciresan i in.” uzyskał poziom błędu 0,23% w zestawie testowym MNIST przy użyciu sieci neuronowej Convolutional. Oznaczmy zestaw treningowy MNIST jako , zestaw testowy MNIST jako , ostateczną hipotezę,...
Uwaga: z góry przepraszam, jeśli jest to duplikat, nie znalazłem podobnego q w moim wyszukiwaniu Powiedzmy, że mamy prawdziwy parametr p. Przedział ufności C (X) to RV, który zawiera p, powiedzmy 95% czasu. Załóżmy teraz, że obserwujemy X i obliczamy C (X). Częstą odpowiedzią wydaje się być to, że...
Obecnie dopasowuję losowe lasy pod kątem problemu z klasyfikacją za pomocą randomForestpakietu w R i nie jestem pewien, jak zgłosić błąd szkolenia dla tych modeli. Mój błąd szkolenia jest bliski 0%, kiedy go obliczam, używając prognoz, które otrzymuję za pomocą polecenia: predict(model,...
Im podążam za tutorialem tutaj: http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/, aby lepiej zrozumieć PCA. Samouczek używa zestawu danych Iris i stosuje transformację dziennika przed PCA: Zauważ, że w poniższym kodzie stosujemy transformację logarytmiczną do zmiennych ciągłych,...