Jaki jest rozkład współczynnika determinacji, czyli R do kwadratu, , w regresji wielokrotnej liniowej jednowymiarowej z regresją zerową ?R2R2R^2H0:β=0H0:β=0H_0:\beta=0 Jak to zależy od liczby predyktorów i liczby próbek ? Czy istnieje sposób wyrażenia w formie zamkniętej dla trybu tej...
Biorąc pod uwagę aproksymację PCA (lub SVD) macierzy z macierzą , wiemy, że jest najlepszym przybliżeniem niskiej rangi .XXX X XX^X^\hat XX^X^\hat XXXX Czy jest to zgodne z indukowaną normą∥⋅∥2∥⋅∥2\parallel \cdot \parallel_2 (tj. Największą normą wartości własnej), czy zgodnie z normą Frobenius...
Bardzo wolę dbać o jego zdolność do dostrajania parametrów i jednolity interfejs, ale zauważyłem, że zawsze wymaga kompletnych zestawów danych (tj. Bez NA), nawet jeśli zastosowany model „nagi” pozwala NA. Jest to bardzo uciążliwe, ponieważ należy stosować pracochłonne metody imputacji, które w...
W regresji liniowej zakłada się, że każda przewidywana wartość została wybrana z normalnego rozkładu możliwych wartości. Patrz poniżej. Ale dlaczego zakłada się, że każda przewidywana wartość pochodzi z rozkładu normalnego? Jak regresja liniowa wykorzystuje to założenie? Co, jeśli możliwe wartości...
Czy można znaleźć wartość p w korelacji Pearsona w R? Aby znaleźć korelację Pearsona, zwykle to robię col1 = c(1,2,3,4) col2 = c(1,4,3,5) cor(col1,col2) # [1] 0.8315218 Ale jak mogę znaleźć wartość p
Powiedzmy, że mam trzy niezależne źródła i każde z nich przewiduje prognozy pogody na jutro. Pierwszy mówi, że prawdopodobieństwo jutra deszczu wynosi 0, następnie drugi mówi, że prawdopodobieństwo wynosi 1, a na koniec ostatni mówi, że prawdopodobieństwo wynosi 50%. Chciałbym poznać całkowite...
Podczas przeprowadzania wnioskowania bayesowskiego działamy, maksymalizując naszą funkcję prawdopodobieństwa w połączeniu z priorytetami dotyczącymi parametrów. Ponieważ prawdopodobieństwo logarytmiczne jest wygodniejsze, skutecznie maksymalizujemy
Moja strata treningowa spada, a potem znowu rośnie. To jest bardzo dziwne. Strata weryfikacji krzyżowej śledzi utratę treningu. Co się dzieje? Mam dwa skumulowane LSTMS w następujący sposób (na Keras): model = Sequential() model.add(LSTM(512, return_sequences=True, input_shape=(len(X[0]),...
Załóżmy, że chcę dokonać klasyfikacji binarnej (coś należy do klasy A lub klasy B). Istnieje kilka możliwości, aby to zrobić w warstwie wyjściowej sieci neuronowej: Użyj 1 węzła wyjściowego. Wyjście 0 (<0,5) jest uważane za klasę A, a 1 (> = 0,5) jest uważane za klasę B (w przypadku...
Niedawno ukończyłem zawody Kaggle, w których stosowano wynik roc auc zgodnie z wymogami zawodów. Przed tym projektem zwykle stosowałem wynik F1 jako miarę do pomiaru wydajności modelu. Idąc dalej, zastanawiam się, jak powinienem wybrać pomiędzy tymi dwoma danymi? Kiedy stosować i jakie są ich...
Czytam o funkcji kwantylu, ale nie jest to dla mnie jasne. Czy możesz podać bardziej intuicyjne wyjaśnienie niż podane poniżej? Ponieważ cdf jest monotonicznie rosnącą funkcją, ma odwrotność; oznaczmy to przez . Jeśli jest cdf , to jest wartością tak że P (X \ le x_ \ alpha) = \ alpha ; nazywa...
Kiedy czytamy książkę, zrozumienie zapisów odgrywa bardzo ważną rolę w zrozumieniu treści. Niestety różne społeczności mają różne konwencje zapisu w odniesieniu do formułowania modelu i problemu optymalizacji. Czy ktoś mógłby tutaj streścić niektóre zapisy formuł i podać możliwe powody? Podam...
Mam proste pytanie dotyczące „prawdopodobieństwa warunkowego” i „prawdopodobieństwa”. (Sprawdziłem już to pytanie tutaj, ale bezskutecznie). Zaczyna się od strony Wikipedii dotyczącej prawdopodobieństwa . Mówią to: Prawdopodobieństwo zestaw wartości parametrów, , biorąc pod uwagę efekty jest...
Przeczytałem tutaj : Wyjścia sigmoidalne nie są wyśrodkowane na zero . Jest to niepożądane, ponieważ neurony w późniejszych warstwach przetwarzania w sieci neuronowej (więcej o tym wkrótce) otrzymywałyby dane, które nie są wyśrodkowane. Ma to wpływ na dynamikę podczas opadania gradientu,...
Mam bardzo niezrównoważony zestaw danych. Staram się postępować zgodnie ze wskazówkami dotyczącymi tuningu i używać go, scale_pos_weightale nie jestem pewien, jak go dostroić. Widzę, że RegLossObj.GetGradient: if (info.labels[i] == 1.0f) w *= param_.scale_pos_weight więc gradient próbki...
Jestem całkiem nowy w statystyce bayesowskiej i natrafiłem na poprawioną miarę korelacji, SparCC , która wykorzystuje proces Dirichleta w backendie tego algorytmu. Próbowałem przejść przez algorytm krok po kroku, aby naprawdę zrozumieć, co się dzieje, ale nie jestem pewien, co dokładnie alpharobi...
Przepraszam, jeśli odpowiedź została udzielona w innym miejscu, nie udało mi się jej znaleźć. Zastanawiam się, dlaczego w szczególności wykorzystujemy pierwiastek kwadratowy wariancji, aby stworzyć odchylenie standardowe? Co to znaczy wziąć pierwiastek kwadratowy, który daje użyteczną...
Obecnie studiuję klasę wnioskowania statystycznego na Coursera. W jednym z zadań pojawia się następujące pytanie. | Suppose you rolled the fair die twice. What is the probability of rolling the same number two times in a row? 1: 2/6 2: 1/36 3: 0 4: 1/6 Selection: 2 | You're close...I can feel...
Założeniem jest ten cytat z winiety z pakietu R betareg1 . Co więcej, model ma pewne właściwości (takie jak predyktor liniowy, funkcja łącza, parametr dyspersji) z uogólnionymi modelami liniowymi (GLM; McCullagh i Nelder 1989), ale nie jest to szczególny przypadek tego szkieletu (nawet dla...
w prawie wszystkich przykładach kodu, które widziałem w VAE, funkcje utraty są zdefiniowane w następujący sposób (jest to kod tensorflow, ale widziałem podobne dla theano, latarki itp. To także dla konwektu, ale to też nie jest zbyt istotne , wpływa tylko na osie, w których sumy są przejmowane): #...