Statystyki i duże zbiory danych

9
W jaki sposób procent nie sumujący się do stu może być możliwy?

Czytałem ten artykuł o aquaponice i niektóre statystyki nie miały żadnego sensu w odniesieniu do wymienionych procentów. Jaka metoda pozwoliłaby na istnienie tych procentów? Najczęściej hodowanymi zwierzętami wodnymi w procentach były tilapia (69%), ryby ozdobne (43%), sumy (25%), inne zwierzęta...

percentage
9
Jak interpretować krzywą przeżycia modelu zagrożenia Coxa?

Jak interpretujesz krzywą przeżycia z proporcjonalnego modelu hazardu Coxa? W tym przykładzie zabawki załóżmy, że mamy proporcjonalny model hazardu Coxa dla agezmiennej w kidneydanych i generujemy krzywą przeżycia. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age,...

r survival cox-model likelihood machine-learning deep-learning generative-models machine-learning reinforcement-learning q-learning regression multicollinearity convergence beta-distribution bernoulli-distribution machine-learning self-study pattern-recognition neural-networks stochastic-processes linear
9
Czy Naive Bayes staje się coraz bardziej popularny? Dlaczego?

Jest to wynik trendów Google uzyskany dla frazy „Naive Bayes” od stycznia 2004 do kwietnia 2017 ( link ). Według tej liczby współczynnik wyszukiwania „Naive Bayes” w kwietniu 2017 r. Jest o około 25% wyższy niż maksimum w całym okresie. Czy to oznacza, że ​​ta prosta i stara metoda zyskuje więcej...

naive-bayes trend
9
Który model głębokiego uczenia może klasyfikować kategorie, które nie wykluczają się wzajemnie

Przykłady: w opisie stanowiska mam zdanie: „Starszy inżynier Java w Wielkiej Brytanii”. Chcę użyć modelu głębokiego uczenia się, aby przewidzieć go jako 2 kategorie: English i IT jobs. Jeśli użyję tradycyjnego modelu klasyfikacji, może on przewidzieć tylko 1 etykietę z softmaxfunkcją na ostatniej...

machine-learning deep-learning natural-language tensorflow sampling distance non-independent application regression machine-learning logistic mixed-model control-group crossover r multivariate-analysis ecology procrustes-analysis vegan regression hypothesis-testing interpretation chi-squared bootstrap r bioinformatics bayesian exponential beta-distribution bernoulli-distribution conjugate-prior distributions bayesian prior beta-distribution covariance naive-bayes smoothing laplace-smoothing distributions data-visualization regression probit penalized estimation unbiased-estimator fisher-information unbalanced-classes bayesian model-selection aic multiple-regression cross-validation regression-coefficients nonlinear-regression standardization naive-bayes trend machine-learning clustering unsupervised-learning wilcoxon-mann-whitney z-score econometrics generalized-moments method-of-moments machine-learning conv-neural-network image-processing ocr machine-learning neural-networks conv-neural-network tensorflow r logistic scoring-rules probability self-study pdf cdf classification svm resampling forecasting rms volatility-forecasting diebold-mariano neural-networks prediction-interval uncertainty
9
Kiedy stosować regresję Deminga

Obecnie pracuję nad sposobem na przekształcenie dwóch różnych wartości testowych fosforu. tło Istnieje wiele (ekstrakcyjnych) metod pomiaru dostępnego fosforu w glebie. Różne kraje stosują różne metody, dlatego w celu porównania płodności P we wszystkich krajach należy obliczyć wartość testu P x...

regression total-least-squares