Mam już pojęcie o zaletach i wadach regresji grzbietu i LASSO. W przypadku LASSO kara karna L1 da rzadki wektor współczynnika, który można postrzegać jako metodę wyboru cech. Istnieją jednak pewne ograniczenia dotyczące LASSO. Jeśli funkcje mają wysoką korelację, LASSO wybierze tylko jedną z nich....
Mam problem z 6 klasami. Buduję klasyfikator wieloklasowy w następujący sposób: dla każdej klasy mam jeden klasyfikator regresji logistycznej, używając One vs. All, co oznacza, że mam 6 różnych klasyfikatorów. Mogę zgłosić macierz nieporozumień dla każdego z moich klasyfikatorów. Chciałbym...
Próbuję zrozumieć proces szkolenia maszyny wektora liniowego wsparcia . Zdaję sobie sprawę, że właściwości SMV pozwalają na ich optymalizację znacznie szybciej niż za pomocą kwadratowego solvera programistycznego, ale do celów edukacyjnych chciałbym zobaczyć, jak to działa. Dane...
Pracuję z biblioteką scikit-learn w Pythonie. W poniższym kodzie przewiduję prawdopodobieństwo, ale nie wiem, jak odczytać wynik. Testowanie danych from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RF from sklearn import cross_validation X =
Tło: Istnieje kilka świetnych pytań / odpowiedzi na temat kalibracji modeli, które przewidują prawdopodobieństwo wystąpienia wyniku. Na przykład Wynik Briera i jego rozkład na rozdzielczość, niepewność i wiarygodność . Wykresy kalibracyjne i regresja izotoniczna . Metody te często wymagają...
Zastanawiam się, dlaczego hierarchiczny softmax jest lepszy dla rzadkich słów, podczas gdy negatywne próbkowanie jest lepsze dla częstych słów, w modelach CBOW i skip-gram w word2vec. Przeczytałem roszczenie na https://code.google.com/p/word2vec/
Uważam, że pochodna procesu Gaussa (GP) jest innym GP, więc chciałbym wiedzieć, czy istnieją równania w postaci zamkniętej dla równań predykcyjnych pochodnej GP? W szczególności używam kwadratowego wykładniczego jądra kowariancji (zwanego również gaussowskim) i chcę wiedzieć o przewidywaniu...
Jestem ciekawy stwierdzenia dokonanego na dole pierwszej strony tego tekstu dotyczącego korektyR2adjustedRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} R2adjusted=1−(1−R2)(n−1n−m−1).Radjusted2=1−(1−R2)(n−1n−m−1).R^2_\mathrm{adjusted} =1-(1-R^2)\left({\frac{n-1}{n-m-1}}\right). Tekst stanowi: Logika korekty...
Wikipedia mówi, że: Wymiar VC to liczność największego zestawu punktów, które algorytm może rozbić. Na przykład klasyfikator liniowy ma liczność n + 1. Moje pytanie brzmi: dlaczego nas to obchodzi? Większość zestawów danych, na których dokonuje się klasyfikacji liniowej, ma zwykle bardzo duże...
Próbuję dopasować prosty model prawa mocy do zestawu danych, który jest następujący: mydf: rev weeks 17906.4 1 5303.72 2 2700.58 3 1696.77 4 947.53 5 362.03 6 Celem jest przepuszczenie linii energetycznej i wykorzystanie jej do przewidywania revwartości na przyszłe tygodnie. Kilka badań...
Jestem dość nowy w R. Próbowałem przeczytać analizę szeregów czasowych i już skończyłem Analiza szeregów czasowych Shumwaya i Stoffera i jej zastosowania 3. edycja , Doskonałe prognozy Hyndmana : zasady i praktyka Avril Coghlan używa R do analizy szeregów czasowych A. Ian McLeod i in. Analiza...
Czytając Idąc głębiej ze zwojów natknąłem się DepthConcat warstwie bloku budowlanego proponowanych modułów Incepcja , który łączy wyjście wielu tensorów o różnej wielkości. Autorzy nazywają to „Filter Concatenation”. Wydaje się, że istnieje implementacja Torch , ale tak naprawdę nie rozumiem, co...
Analiza czynnikowa ma kilka metod rotacji, takich jak varimax, quartimax, equamax, promax, oblimin, itp. Nie jestem w stanie znaleźć żadnych informacji, które wiązałyby ich nazwy z ich faktycznymi działaniami matematycznymi lub statystycznymi. Dlaczego nazywa się to „equa-max” lub „quarti-max”? W...
W klasycznym modelu mediacji mamy ścieżki pokazane na poniższym schemacie , w którym pierwszym krokiem badania pośredniczącego działania M między X i Y jest to, że X jest znacząco skorelowany z Y (jak pokazano w panelu A na rysunku). Jednak wpadłem do sytuacji, w której ścieżki A i ścieżka b...
Mam problem ze zrozumieniem nieredukowalnej własności łańcucha Markowa . Mówi się, że nieredukowalny oznacza, że proces stochastyczny może „przejść z dowolnego stanu do dowolnego stanu”. Ale co określa, czy może przejść ze stanu do stanu , czy nie może przejść?jaiijotjj Strona wikipedia...
Jeśli jest rozkładem prawdopodobieństwa z niezerowymi wartościami na , dla jakiego typu (typów) istnieje stała taka, że dla wszystkich ?p(x)p(x)p(x)[0,+∞)[0,+∞)[0,+\infty)p(x)p(x)p(x)c>0c>0c\gt
Jestem zdezorientowany niektórymi szczegółami na temat twierdzenia Słuckiego : Niech , będą dwiema sekwencjami losowych elementów skalarnych / wektorowych / macierzowych.{ Y n }{ Xn}{Xn}\{X_n\}{ Yn}{Yn}\{Y_n\} Jeśli zbiega się w rozkładzie do losowego elementu a zbiega się w...
W uczeniu się zbrojenia aproksymacja funkcji liniowej jest często stosowana, gdy występują duże przestrzenie stanu. (Kiedy tabele wyszukiwania stają się niewykonalne.) Postać wartości z aproksymacji liniowej funkcji jest przezQ -Q−Q- Q ( s , a ) = w1fa1( s , a ) + w2)fa2)( s , a ) + ⋯...
Jakie jest znaczenie rozróżnienia między modelami liniowymi i nieliniowymi? Pytanie Nieliniowy vs. uogólniony model liniowy: jak odnosisz się do regresji logistycznej, Poissona itp.? a jego odpowiedzią było niezwykle pomocne wyjaśnienie liniowości / nieliniowości uogólnionych modeli liniowych....
To znaczy, aby wykonać sekwencyjną analizę (nie wiadomo z góry dokładnie, ile danych zostanie zgromadzonych) metodami częstych wymaga szczególnej uwagi; nie można po prostu zbierać danych, dopóki wartość p nie stanie się wystarczająco mała lub przedział ufności nie będzie wystarczająco krótki. Ale...