Próbuję zaimplementować model mieszanki Gaussa z stochastycznym wnioskiem wariacyjnym, zgodnie z tym artykułem . To jest pgm mieszanki Gaussa. Według artykułu, pełny algorytm stochastycznego wnioskowania wariacyjnego to: I nadal jestem bardzo zdezorientowany co do metody skalowania go do...
Czytam ten przedruk i mam trudności z wyprowadzeniem równań dla regresji procesu Gaussa. Używają ustawień i notacji Rasmussen i Williams . Tak więc hałas addytywny, zerowy, stacjonarny i normalnie rozłożony z wariancjąσ2noiseσnoise2\sigma^2_{noise} zakłada
Uczę się o ładowaniu jako sposobie szacowania wariancji przykładowej statystyki. Mam jedną podstawową wątpliwość. Cytowanie z http://web.stanford.edu/class/psych252/tutorials/doBootstrapPrimer.pdf : • Ile obserwacji powinniśmy przeskalować ponownie? Dobrą sugestią jest pierwotna wielkość...
Jaka jest różnica między uczeniem się na wiele sposobów a nieliniową redukcją wymiarów ? Widziałem te dwa terminy używane zamiennie. Na przykład: http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/manifold/manifold.html : Uczenie się przez kolektory (często określane również jako nieliniowa redukcja...
Dopasowuję model efektów mieszanych z terminem spline w aplikacji, w której trend w czasie jest znany jako curvi-liniowy. Chciałbym jednak ocenić, czy trend krzywoliniowy występuje z powodu indywidualnego odchylenia od liniowości, czy jest to efekt na poziomie grupy, który sprawia, że dopasowanie...
Chcę obliczyć ważność każdej funkcji wejściowej przy użyciu modelu głębokiego. Ale znalazłem tylko jeden artykuł na temat wyboru funkcji za pomocą głębokiego uczenia się - głęboki wybór funkcji . Wstawiają warstwę węzłów połączonych bezpośrednio z każdą operacją przed pierwszą ukrytą...
Próbuję utworzyć model zredukowany, aby przewidzieć wiele zmiennych zależnych (DV) (~ 450), które są wysoce skorelowane. Moje zmienne niezależne (IV) są również liczne (~ 2000) i wysoce skorelowane. Jeśli użyję lasso do wybrania zredukowanego modelu dla każdego wyjścia osobno, nie ma gwarancji,...
Mam zestaw danych o następującym formacie. Istnieje wynik binarny rak / brak raka. Każdy lekarz w zbiorze danych widział każdego pacjenta i oceniał go niezależnie od tego, czy pacjent ma raka. Następnie lekarze podają poziom ufności na 5, że diagnoza jest prawidłowa, a poziom ufności jest...
Przechodzę przez problemy w pisemnych problemach z klasą głębokiego uczenia się NLP Stanforda http://cs224d.stanford.edu/assignment1/assignment1_soln Próbuję zrozumieć odpowiedź dla 3a, gdzie szukają pochodnej wektora dla środkowego słowa. Załóżmy, że otrzymałeś przewidywany wektor słowa...
Hastie i Tibshirani wspominają w rozdziale 4.3.2 swojej książki, że w regresji liniowej podejście metodą najmniejszych kwadratów jest w rzeczywistości szczególnym przypadkiem maksymalnego prawdopodobieństwa. Jak możemy udowodnić ten wynik? PS: Nie oszczędzaj żadnych szczegółów...
Jestem zdezorientowany następującymi informacjami i nie byłem w stanie znaleźć odpowiedzi gdzie indziej. Próbuję nauczyć się języka R podczas wykonywania statystyk i, jako ćwiczenie, próbuję dwukrotnie sprawdzić wyniki wbudowanych funkcji R, wykonując je również „ręcznie”, jak to było w R. Jednak...
Tak jak wielu innych, znalazłem tu i tutaj zasoby niezwykle przydatne do zrozumienia komórek LSTM. Jestem pewien, że rozumiem, w jaki sposób wartości płyną i są aktualizowane, i jestem wystarczająco pewny, aby dodać wspomniane „połączenia z wizjerami” itp. W moim przykładzie za każdym razem mam...
Chcę tylko sprawdzić jakieś uzasadnienie. Jeśli moja oryginalna próbka ma rozmiar i ładuję ją, mój proces myślowy wygląda następująco:nnn 1n1n\frac{1}{n} to szansa na jakąkolwiek obserwację z oryginalnej próbki. Aby mieć pewność, że następne losowanie nie będzie poprzednio próbkowaną obserwacją,...
Ten post dotyczy dwuwymiarowego modelu regresji liniowej, Yi=β0+β1xiYi=β0+β1xiY_i = \beta_0 + \beta_1x_i. Zawsze brałem pod uwagę podział sumy kwadratów (SSTO) na sumę kwadratów dla błędu (SSE) i sumę kwadratów dla modelu (SSR) na wiarę, ale kiedy naprawdę zacząłem o tym myśleć, nie rozumiem...
Próbuję symulować zestaw danych, który pasuje do posiadanych danych empirycznych, ale nie jestem pewien, jak oszacować błędy w oryginalnych danych. Dane empiryczne obejmują heteroscedastyczność, ale nie jestem zainteresowany jej przekształceniem, ale raczej stosuję model liniowy ze składnikiem...
W jakimś celu muszę wygenerować losowe liczby (dane) z rozkładu „nachylonego równomiernie”. „Nachylenie” tego rozkładu może się zmieniać w rozsądnych odstępach czasu, a następnie mój rozkład powinien zmienić się z jednorodnego na trójkątny w zależności od nachylenia. Oto moje...
Próbuję wykonać SVD ręcznie: m<-matrix(c(1,0,1,2,1,1,1,0,0),byrow=TRUE,nrow=3) U=eigen(m%*%t(m))$vector V=eigen(t(m)%*%m)$vector D=sqrt(diag(eigen(m%*%t(m))$values)) U1=svd(m)$u V1=svd(m)$v D1=diag(svd(m)$d) U1%*%D1%*%t(V1) U%*%D%*%t(V) Ale ostatnia linia nie mwraca. Dlaczego? Wydaje się,...
Jestem nowy w korzystaniu z GMM. Nie udało mi się znaleźć odpowiedniej pomocy online. Czy ktoś mógłby podać mi odpowiednie informacje na temat „Jak zdecydować, czy używanie GMM pasuje do mojego problemu?” lub w przypadku problemów z klasyfikacją „Jak zdecydować, czy muszę użyć klasyfikacji SVM czy...
Po moim krótkim doświadczeniu w statystyce wydaje się, że rodzaj sum kwadratów (typ I, II, III, IV ...) zastosowany do uzyskania wyników ANOVA może znacząco zmienić wyniki testów (szczególnie modeli z interakcjami i ich brakiem) dane). Jednak nie widziałem jeszcze artykułu, który to zgłosi....
Starałem się odpowiedzieć na pytanie Ocenić integralny z Znaczenie metody pobierania próbek na badania . Zasadniczo użytkownik musi obliczyć ∫π0fa( x ) dx =∫π01sałata( x)2)+x2)rex∫0πf(x)dx=∫0π1cos(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx wykorzystanie rozkładu...