Jestem całkiem nowy z dwumianowymi testami danych, ale musiałem to zrobić, a teraz nie jestem pewien, jak interpretować wynik. Zmienna y, zmienna odpowiedzi, jest dwumianowa, a czynniki objaśniające są ciągłe. Oto co otrzymałem podsumowując wynik: glm(formula = leaves.presence ~ Area, family =...
Jeśli regresja wielomianowa modeluje relacje nieliniowe, to jak można to uznać za szczególny przypadek wielokrotnej regresji liniowej? Wikipedia zauważa, że „Chociaż regresja wielomianowa pasuje do danych do modelu nieliniowego, jako problem estymacji statystycznej jest ona liniowa, w tym...
Szukam artykułu, który mógłby pomóc w wytyczeniu sposobu wyboru hiperparametrów głębokiej architektury, takich jak piętrowe auto-kodery lub sieci głęboko wierzące. Istnieje wiele hiperparametrów i jestem bardzo zdezorientowany, jak je wybrać. Również stosowanie weryfikacji krzyżowej nie jest opcją,...
Jaki jest związek między i na poniższym wykresie? Moim zdaniem istnieje ujemny związek liniowy, ale ponieważ mamy wiele wartości odstających, związek jest bardzo słaby. Czy mam rację? Chcę się dowiedzieć, jak wyjaśnić wykresy
Czy podczas pisania z R powinienem nauczyć się ggplot2 lub ggvis? Niekoniecznie chcę się uczyć obu, jeśli jeden z nich jest pod każdym względem lepszy. Dlaczego społeczność R wciąż tworzy nowe pakiety z nakładającymi się funkcjami? W blogu wprowadzającym nie wspomniano ani słowa o tym, dlaczego...
O ile wiem, przyjmując Stochastic Gradient Descent jako algorytm uczenia się, ktoś używa „epoki” dla pełnego zestawu danych i „partii” dla danych wykorzystywanych w jednym kroku aktualizacji, podczas gdy inny używa odpowiednio „partii” i „minibatchu”, oraz inni używają „epoki” i „minibatchu”. To...
Biplot jest często używany do wyświetlania wyników analizy głównych składników (i powiązanych technik). Jest to podwójny lub nakładkowy wykres rozrzutu pokazujący obciążenia komponentów i oceny komponentów jednocześnie. @Amoeba poinformował mnie dzisiaj, że udzielił odpowiedzi odbiegającej od...
Kiedy przeprowadzamy regresję liniową aby dopasować kilka punktów danych , klasyczne podejście minimalizuje błąd kwadratu. Od dawna zastanawia mnie pytanie, które zminimalizowanie błędu kwadratu da taki sam wynik, jak zminimalizowanie błędu absolutnego ? Jeśli nie, dlaczego minimalizacja błędu...
W dokumentach klasyfikacyjnych ImageNet wskaźniki błędu 1 i 5 są ważnymi jednostkami do pomiaru sukcesu niektórych rozwiązań, ale jakie są te poziomy błędów? W ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks autorstwa Krizhevsky i in. każde rozwiązanie oparte na jednym CNN (strona...
Chcę zmniejszyć wymiarowość układów wyższego rzędu i uchwycić większość kowariancji na polu najlepiej dwuwymiarowym lub jednowymiarowym. Rozumiem, że można to zrobić za pomocą analizy głównych składników, i używałem PCA w wielu scenariuszach. Jednak nigdy nie użyłem go z typami danych boolowskich i...
Zrozumiałem, że losowy las i skrajnie losowe drzewa różnią się tym, że podziały drzew w losowym lesie są deterministyczne, podczas gdy są losowe w przypadku ekstremalnie losowych drzew (dokładniej, następny podział jest najlepszym podziałem wśród losowych jednolitych podziałów w wybranych zmiennych...
Czy po szkoleniu wektorów słów za pomocą word2vec lepiej je znormalizować przed użyciem ich w niektórych aplikacjach? Tzn. Jakie są zalety / wady ich
Próbuję zrozumieć rozumowanie, wybierając konkretne podejście testowe, gdy mamy do czynienia z prostym testem A / B - (tj. Dwie odmiany / grupy z odpowiedzią binarną (przekształconą lub nie). Jako przykład wykorzystam poniższe dane Version Visits Conversions A 2069 188 B 1826 220 Najlepsza...
Jak działa przybliżanie saddlepoint? Dla jakiego rodzaju problemu jest to dobre? (Możesz użyć konkretnego przykładu lub przykładów jako ilustracji) Czy są jakieś wady, trudności, rzeczy, na które należy uważać, lub pułapki na
Wielokrotnie oczywiste jest, dlaczego preferuje się obiektywny estymator. Ale czy są jakieś okoliczności, w których moglibyśmy faktycznie preferować stronniczy estymator od
Nie mam tła z zakresu widzenia komputerowego, ale kiedy czytam artykuły i artykuły dotyczące przetwarzania obrazów i splotowych sieci neuronowych, ciągle spotykam się z tym terminem translation invariance, lub translation invariant. Czy czytam dużo, że zapewnia to konwolucja translation...
Jak użyć osadzania wyrazów, aby zamapować dokument na wektor cech, odpowiedni do zastosowania w uczeniu nadzorowanym? Słowo osadzanie odwzorowuje każdy wyraz www w wektor v∈Rdv∈Rdv \in \mathbb{R}^d , gdzie ddd jest około niezbyt dużą ilość (na przykład 500). Popularne osadzanie słów to word2vec i...
We wstępie do nauki statystycznej z aplikacjami w R autorzy piszą, że dopasowanie drzewa decyzyjnego jest bardzo szybkie, ale nie ma to dla mnie sensu. Algorytm musi przejść przez każdą funkcję i podzielić ją na wszystkie możliwe sposoby, aby znaleźć optymalny podział. W przypadku operacji...
Otrzymuję 100% dokładność dla mojego drzewa decyzyjnego. Co ja robię źle? To jest mój kod: import pandas as pd import json import numpy as np import sklearn import matplotlib.pyplot as plt data = np.loadtxt("/Users/Nadjla/Downloads/allInteractionsnum.csv", delimiter=',') x = data[0:14] y =...
Pojawiło się kilka pytań dotyczących podręczników statystycznych , takich jak pytanie Bezpłatne podręczniki statystyczne . Jednak szukam podręczników o otwartym kodzie źródłowym, na przykład posiadających licencję Creative Commons . Powodem jest to, że w materiałach kursowych w innych domenach...