Pytałem o to wcześniej i naprawdę miałem problemy z określeniem, co czyni parametr modelu, a co czyni go zmienną ukrytą. Więc patrząc na różne wątki na ten temat na tej stronie, głównym rozróżnieniem wydaje się być: Zmienne utajone nie są obserwowane, ale mają z nimi powiązany rozkład...
Spodziewam się, że nie ma ostatecznej odpowiedzi na to pytanie. Ale w przeszłości korzystałem z wielu algorytmów uczenia maszynowego i staram się dowiedzieć o sieciach bayesowskich. Chciałbym zrozumieć, w jakich okolicznościach lub dla jakiego rodzaju problemów wybrałbyś wykorzystanie Bayesian...
Pracuję nad małym projektem, w którym staramy się przewidzieć ceny towarów (ropa, aluminium, cyna itp.) Na następne 6 miesięcy. Mam 12 takich zmiennych do przewidzenia i mam dane z kwietnia 2008 r. - maja 2013 r. Jak powinienem przejść do prognozowania? Zrobiłem następujące: Zaimportowane dane...
Słowo „skurcz” jest często rzucane w niektórych kręgach. Ale co to jest skurcz, wydaje się, że nie ma jasnej definicji. Jeśli mam szereg czasowy (lub jakąkolwiek kolekcję obserwacji jakiegoś procesu), jakie są różne sposoby pomiaru pewnego rodzaju skurczu empirycznego w szeregu? Jakie są rodzaje...
Analizuję rozkład opóźnień w sieci. Mediana czasu przesyłania (U) wynosi 0,5 s. Mediana czasu pobierania (D) wynosi 2 s. Jednak średni czas całkowity (dla każdego punktu danych T = U + D) wynosi 4 s. Jakie wnioski można wyciągnąć, wiedząc, że mediana sumy jest znacznie większa niż suma median...
Uwaga: Borel-Cantelli Lemma tak mówi ∑n=1∞P(An)<∞⇒P(limsupAn)=0∑n=1∞P(An)<∞⇒P(limsupAn)=0\sum_{n=1}^\infty P(A_n) \lt \infty \Rightarrow P(\lim\sup A_n)=0 ∑n=1∞P(An)=∞ and An's are independent⇒P(limsupAn)=1∑n=1∞P(An)=∞ and An's are independent⇒P(limsupAn)=1\sum_{n=1}^\infty...
Pracuję nad niektórymi danymi syntetycznymi dla modelu błędu w zmiennej dla niektórych badań. Obecnie mam pojedynczą zmienną niezależną i zakładam, że znam wariancję prawdziwej wartości zmiennej zależnej. Dzięki tym informacjom mogę uzyskać obiektywny estymator dla współczynnika zmiennej...
Wiem, że suma Gaussów to Gaussowie. Czym więc różni się mieszanina Gaussów? Mam na myśli, że mieszanina Gaussów to tylko suma Gaussów (gdzie każdy Gaussian jest mnożony przez odpowiedni współczynnik mieszania),
Czytając doskonałe modelowanie statystyczne: Dwie kultury (Breiman 2001) , możemy uchwycić całą różnicę między tradycyjnymi modelami statystycznymi (np. Regresja liniowa) a algorytmami uczenia maszynowego (np. Bagging, Random Forest, Boosted trees ...). Breiman krytykuje modele danych...
Korzystam z RandomForestpakietu R i nie rozumiem, jak interpretować wartości osi Y na ich wykresach częściowej zależności. Dokumenty pomocnicze stwierdzają, że wykres jest „graficznym przedstawieniem marginalnego wpływu zmiennej na prawdopodobieństwo klasowe”. Nadal jednak nie rozumiem, co...
Funkcja lm w R może wydrukować szacunkową kowariancję współczynników regresji. Co dają nam te informacje? Czy możemy teraz lepiej interpretować model lub diagnozować problemy, które mogą występować w
Jak definiuje się wariancję długookresową w dziedzinie analizy szeregów czasowych? Rozumiem, że jest wykorzystywany w przypadku, gdy w danych występuje struktura korelacji. Więc nasz proces stochastyczny nie byłby rodziną i losowych zmiennych, a raczej tylko identycznie...
Przeglądam artykuł na temat zapylania, w którym dane są dystrybuowane dwumianowo (owoce dojrzewają lub nie). Użyłem więc glmerz jednym losowym efektem (pojedyncza roślina) i jednym stałym efektem (leczenie). Recenzent chce wiedzieć, czy roślina miała wpływ na zbiór owoców - ale mam problem z...
Studiowałem architekturę syjamskiej sieci neuronowej wprowadzonej przez Yanna LeCuna i jego współpracowników w 1994 r. Do rozpoznawania podpisów ( „Weryfikacja podpisu przy użyciu sieci neuronowej z opóźnieniem czasowym syjamskim” .pdf , NIPS 1994) Zrozumiałem ogólną ideę tej architektury, ale tak...
Próbuję dostroić hiperparametry algorytmu regresji procesu gaussowskiego, który zaimplementowałem. Chcę po prostu zmaksymalizować prawdopodobieństwo krańcowe dziennika podane przez formułę gdzie K jest macierzą kowariancji z elementy K_ {ij} = k (x_i, x_j) = b ^ {- 1} \ exp (- \ frac {1} {2}...
kiedyś tworzyliśmy krzywą GINI za pomocą wzrostu utworzonego za pomocą procentu dobrego i złego do modelowania karty wyników. Ale to, co badałem, to, że krzywa ROC jest tworzona przy użyciu macierzy konfuzji z Specyficznością (1- True Negative) jako osią x i czułością (true Positive) jako osią...
W Strategii modelowania regresji autorstwa Harrella (druga edycja) znajduje się sekcja (S. 20.1.7) omawiająca modele Coxa, w tym interakcję między zmienną towarzyszącą, której główny wpływ na przeżycie chcemy również oszacować (wiek w przykładzie poniżej) i zmienna towarzysząca, której głównego...
Co to jest częściowa statystyka F. Czy to to samo co częściowy test F? Kiedy obliczysz częściową statystykę F? Zakładam, że ma to związek z porównywaniem modeli regresji, ale czegoś nie śledzę
Korzystam z oznacza grupowanie głosów w klastrze. Kiedy porównuję wypowiedź do danych głośników w klastrze, otrzymam (na podstawie odległości euklidesowej) średnie zniekształcenie. Odległość ta może wynosić . Chcę przekonwertować tę odległość na wynik podobieństwa . Proszę o wskazówki, jak to...
Używam sieci lstm i feed-forward do klasyfikowania tekstu. Przekształcam tekst w pojedyncze gorące wektory i wprowadzam każdy do lstm, dzięki czemu mogę podsumować jako pojedynczą reprezentację. Następnie przesyłam go do innej sieci. Ale jak mam trenować lstm? Chcę po prostu sklasyfikować tekst -...