Wygląda na to, że wiele osób (w tym ja) lubi analizować dane eksploracyjne w programie Excel. Niektóre ograniczenia, takie jak dozwolona liczba wierszy w arkuszu kalkulacyjnym, są uciążliwe, ale w większości przypadków nie uniemożliwiają korzystania z programu Excel do zabawy z danymi. Artykuł...
Standaryzowany rozkład Gaussa na można zdefiniować, podając wprost jego gęstość: RR\mathbb{R}12π−−√e−x2/212πe−x2/2 \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-x^2/2} lub jego charakterystyczna funkcja. Jak przypomniano w tym pytaniu, jest to również jedyny rozkład, dla którego średnia próbki i wariancja są...
Strona Wikipedii na temat ANOVA wymienia trzy założenia , a mianowicie: Niezależność przypadków - jest to założenie modelu upraszczającego analizę statystyczną. Normalność - rozkłady reszt są normalne. Równość (lub „jednorodność”) wariancji, zwana homoscedastycznością ... Punkt zainteresowania...
Jaka jest różnica między problemem wieloklasowym a problemem
minβ(Y−Xβ)T(Y−Xβ)minβ(Y−Xβ)T(Y−Xβ)\min_\beta (Y-X\beta)^T(Y-X\beta)∥β∥1≤t‖β‖1≤t\|\beta\|_1 \leq tβlassoj=sgn(βLSj)(|βLSj|−γ)+βjlasso=sgn(βjLS)(|βjLS|−γ)+ \beta_j^{\text{lasso}}= \mathrm{sgn}(\beta^{\text{LS}}_j)(|\beta_j^{\text{LS}}|-\gamma)^+...
Czytałem książkę Tukeya „Analiza danych eksploracyjnych”. Książka, napisana w 1977 r., Podkreśla metody papierowe / ołówkowe. Czy istnieje bardziej „nowoczesny” następca, który bierze pod uwagę, że możemy teraz błyskawicznie wykreślić duże zbiory danych?
Wielu autorów artykułów, które czytałem, potwierdza, że SVM to doskonała technika stawienia czoła ich problemom z regresją / klasyfikacją, wiedząc, że nie mogą uzyskać podobnych wyników za pośrednictwem NN. Często porównanie to stwierdza SVM zamiast NN, Mają silną teorię założycielską...
Jeśli uruchomię randomForestmodel, mogę następnie przewidywać na podstawie modelu. Czy istnieje sposób na uzyskanie przedziału prognoz dla każdej z prognoz, tak że wiem, jak „pewny” model ma odpowiedź. Jeśli jest to możliwe, czy jest to po prostu oparte na zmienności zmiennej zależnej dla całego...
Powszechną dobrą praktyką w uczeniu maszynowym jest normalizacja funkcji lub standaryzacja danych zmiennych predykcyjnych, to znaczy, wyśrodkowanie danych odejmując średnią i normalizując ją dzieląc przez wariancję (lub też odchylenie standardowe). W celu zapewnienia sobie samowystarczalności i dla...
Buduję modele regresji. Na etapie wstępnego przetwarzania skaluję wartości funkcji, aby uzyskać średnią 0 i odchylenie standardowe 1. Czy konieczne jest również znormalizowanie wartości
Przypuszczam, że denerwuję się za każdym razem, gdy słyszę, jak ktoś mówi, że nienormalność reszt i / lub heteroskedastyczność narusza założenia OLS. Do oszacowania parametrów w modelu OLS żadne z tych założeń nie jest konieczne w twierdzeniu Gaussa-Markowa. Widzę, jak to ma znaczenie w testowaniu...
Rozumiem, w jaki sposób artificial neural network (ANN)można trenować w nadzorowany sposób, stosując propagację wsteczną, aby poprawić dopasowanie, zmniejszając błąd w prognozach. Słyszałem, że ANN można wykorzystać do nauki bez nadzoru, ale jak można tego dokonać bez jakiejś funkcji kosztowej,...
Mam zestaw danych w postaci (funkcje, wyjście binarne 0 lub 1), ale 1 zdarza się dość rzadko, więc po prostu zawsze przewidując 0, uzyskuję dokładność między 70% a 90% (w zależności od konkretnych danych, na które patrzę ). Metody ML dają mi tę samą dokładność i uważam, że powinny być pewne...
Czytałem artykuł Geoffa Cumminga z 2008 r. Replikacje i przedziały ppp : wartości ppp przewidują przyszłość tylko niejasno, ale przedziały ufności radzą sobie znacznie lepiej [~ 200 cytowań w Google Scholar] - i jestem zdezorientowany jednym z jej głównych twierdzeń. Jest to jeden z serii...
Mieliśmy już wiele pytań na temat niezrównoważonych danych podczas korzystania z regresji logistycznej , SVM , drzew decyzyjnych , tworzenia worków i wielu innych podobnych pytań, co sprawia, że jest to bardzo popularny temat! Niestety, każde z pytań wydaje się być specyficzne dla algorytmu i nie...
Filtr cząstek , a filtr Kalmana są zarówno rekurencyjne Bayesa estymatory . Często spotykam filtry Kalmana w mojej dziedzinie, ale bardzo rzadko widzę użycie filtra cząstek. Kiedy jeden z nich będzie
W swoim artykule z 1984 r. „Statystyka i wnioskowanie przyczynowe” Paul Holland podniósł jedno z najbardziej podstawowych pytań w statystyce: Co model statystyczny może powiedzieć o związku przyczynowym? Doprowadziło to do jego motto: BRAK PRZYCZYN BEZ MANIPULACJI co podkreślało znaczenie...
Widziałem różne teoretyczne sposoby obróbki grafiki, takie jak gramatyka grafiki . Ale nie widziałem nic równoważnego w odniesieniu do tabel. Z czasem opracowałem nieformalny model dobrych praktyk w projektowaniu stołów. Chciałbym jednak zapewnić dobre referencje dla studentów. Instrukcja APA Style...
Wiem, może to zabrzmieć nie na temat, ale wysłuchaj mnie. W Stack Overflow i tutaj otrzymujemy głosy na posty, wszystko to jest przechowywane w formie tabelarycznej. Na przykład: post id identyfikator wyborcy typ głosowania datetime ------- -------- --------- -------- 10 1 2 2000-1-1 10:00:01...
Niektóre materiały, które widziałem na temat uczenia maszynowego, mówiły, że podejście do problemu klasyfikacji poprzez regresję jest złym pomysłem. Ale myślę, że zawsze można wykonać ciągłą regresję, aby dopasować dane i obciąć ciągłą prognozę, aby uzyskać dyskretne klasyfikacje. Dlaczego to zły...