Chciałbym badać rzadkie zdarzenia w ograniczonej populacji. Ponieważ nie jestem pewien, która strategia najlepiej się nadaje, byłbym wdzięczny za wskazówki i referencje związane z tą kwestią, chociaż jestem świadomy, że została w dużej mierze uwzględniona. Po prostu nie wiem od czego zacząć. Mój...
Czytałem dziś o klasyfikacji Naive Bayes. Przeczytałem pod nagłówkiem Szacowanie parametrów z dodaniem 1 wygładzania : Niech odnosi się do klasy (takiej jak Pozytywna lub Negatywna), a niech odnosi się do tokena lub słowa.cccwww Estymator największego prawdopodobieństwa dla...
Załóżmy, że mamy scenariusz wielokrotnych porównań, takich jak wnioskowanie post hoc na statystyce parami lub jak regresja wielokrotna, w której dokonujemy w sumie porównań. Załóżmy również, że chcielibyśmy poprzeć wnioskowanie w tych wielokrotnościach z wykorzystaniem przedziałów ufności.mmm 1....
Mam macierz liczb zmiennoprzecinkowych 336 x 256 (336 genomów bakteryjnych (kolumny) x 256 znormalizowanych częstotliwości tetranukleotydowych (wiersze), np. Każda kolumna daje 1). Dobre wyniki uzyskuje się, gdy uruchamiam analizę przy użyciu analizy składników zasadniczych. Najpierw obliczam...
Powiedzmy, że mamy klasyfikator SVM, w jaki sposób generujemy krzywą ROC? (Jak teoretycznie) (ponieważ generujemy TPR i FPR z każdym progiem). Jak ustalić optymalny próg dla tego klasyfikatora
Proces stochastyczny jest procesem, który ewoluuje w czasie, więc czy to naprawdę bardziej wymyślny sposób na powiedzenie „szeregów
Potrzebuję użyć zmiennych binarnych (wartości 0 i 1) w k-średnich. Ale k-średnie działa tylko ze zmiennymi ciągłymi. Wiem, że niektórzy ludzie nadal używają tych zmiennych binarnych w k-średnich, ignorując fakt, że k-średnie jest zaprojektowane tylko dla zmiennych ciągłych. To jest dla mnie nie do...
Próbuję rozwiązać zadanie regresji. Dowiedziałem się, że 3 modele działają dobrze dla różnych podzbiorów danych: LassoLARS, SVR i Gradient Tree Boosting. Zauważyłem, że kiedy robię prognozy na podstawie tych wszystkich 3 modeli, a następnie tworzę tabelę „rzeczywistych wyników” i wyników moich 3...
Dziwię się, że nie zadawano tego wcześniej, ale nie mogę znaleźć pytania na stats.stackexchange. Oto wzór na obliczenie wariancji normalnie rozłożonej próbki: ∑(X−X¯)2n−1∑(X−X¯)2n−1\frac{\sum(X - \bar{X}) ^2}{n-1} Oto wzór na obliczenie średniego błędu kwadratu obserwacji w prostej regresji...
Kiedy zacząłem uczyć się statystyki, procedury takie jak test t, ANOVA, chi-kwadrat i regresja liniowa wydawały się być bardzo różnymi stworzeniami. Ale teraz zdaję sobie sprawę, że te procedury robią mniej więcej to samo. Podobnie wartości takie jak wariancja, reszty, błąd standardowy i średnia...
Identyczne ten sposób, że spowoduje to identyczne wyniki dla podobieństwa kolejności pomiędzy wektorem u i zestaw wektorów V . Mam model przestrzeni wektorowej, który ma parametry pomiaru odległości (odległość euklidesowa, podobieństwo cosinusa) i techniki normalizacji (brak, l1, l2) jako...
Czytałem następujący link o regresji nieliniowej SAS Nieliniowy . Rozumiem po przeczytaniu pierwszego rozdziału „Regresja nieliniowa vs. regresja liniowa”, że poniższe równanie jest w rzeczywistości regresją liniową, czy to prawda? Jeśli tak to dlaczego? y=b1x3+b2x2+b3x+cy=b1x3+b2x2+b3x+cy =...
Czy średnia precyzja (AP) to obszar pod krzywą Precyzja-przywołanie (AUC krzywej PR)? EDYTOWAĆ: oto komentarz na temat różnicy w AUC PR i AP. AUC jest uzyskiwane przez trapezoidalną interpolację precyzji. Alternatywnym i zwykle prawie równoważnym miernikiem jest średnia precyzja (AP), zwracana...
Zwierzę domowe mówi wielu statystyk: „Korelacja nie oznacza związku przyczynowego”. Jest to z pewnością prawda, ale jedną z rzeczy, które wydają się tutaj sugerowane, jest to, że korelacja ma niewielką lub żadną wartość. Czy to prawda? Czy bezużyteczne jest posiadanie wiedzy, że dwie zmienne są...
Problem: Przeczytałem w innych postach, które predictnie są dostępne dla lmermodeli z efektami mieszanymi {lme4} w [R]. Próbowałem zgłębić ten temat za pomocą zestawu danych o zabawkach ... Tło: Zestaw danych jest dostosowany z tego źródła i dostępny jako ... require(gsheet) data <-...
Czytałem w wielu odnośnikach, że oszacowanie Lasso dla wektora parametru regresji jest równoważne trybowi tylnemu w którym poprzedni rozkład dla każdego jest podwójnym wykładniczym (znanym również jako rozkład Laplace'a).BBBBBBBiBiB_i Próbowałem to udowodnić, czy ktoś może dopracować...
Ukończyłem kurs uczenia maszynowego Andrew Nga około rok temu, a teraz piszę moje badanie matematyki w szkole średniej na temat działania regresji logistycznej i technik optymalizacji wydajności. Jedną z tych technik jest oczywiście regularyzacja. Celem regularyzacji jest zapobieganie nadmiernemu...
Merkle i Steyvers (2013) piszą: Aby formalnie zdefiniować prawidłową regułę punktacji, niech będzie prognozą probabilistyczną próby Bernoulliego z prawdziwym prawdopodobieństwem powodzenia . Prawidłowe reguły punktacji to miary, których oczekiwane wartości są zminimalizowane, jeśli...
Powiedzmy, że chcemy wykonać regresję dla prostego f = x * yużycia standardowej głębokiej sieci neuronowej. Pamiętam, że istnieją powtórzenia, które mówią, że NN z jedną warstwą ukrytą może apoksymować dowolną funkcję, ale próbowałem i bez normalizacji NN nie był w stanie zbliżyć nawet tego...
Wiemy, że niektóre funkcje celu są łatwiejsze do optymalizacji, a niektóre są trudne. I jest wiele funkcji utraty, których chcemy używać, ale trudnych w użyciu, na przykład utrata 0-1. Dlatego znajdziemy kilka funkcji utraty proxy do wykonania pracy. Na przykład używamy utraty zawiasu lub straty...