Próbuję zautomatyzować wykrywanie wartości odstających w szeregach czasowych i użyłem modyfikacji rozwiązania zaproponowanego przez Roba Hyndmana tutaj . Powiedzmy, że mierzę codzienne wizyty na stronie z różnych krajów. W niektórych krajach, w których codzienne wizyty to kilka setek lub tysięcy,...
Typową statystyką przetwarzania obrazu jest użycie funkcji tekstur Haralicka , które wynoszą 14. Zastanawiam się nad czternastą z tych cech: Biorąc pod uwagę mapę sąsiedztwa (którą możemy po prostu zobaczyć empiryczny rozkład dwóch liczb całkowitych i , j < 256 ), jest ona zdefiniowana jako:...
Kiedy możemy rozróżnić funkcję kosztu i znaleźć parametry, rozwiązując równania uzyskane przez częściowe różnicowanie w odniesieniu do każdego parametru i dowiedzieć się, gdzie funkcja kosztu jest minimalna. Myślę też, że można znaleźć wiele miejsc, w których pochodne są zerowe, dzięki czemu możemy...
Pracuję z niektórymi danymi ze świata rzeczywistego, a modele regresji dają pewne sprzeczne z intuicją wyniki. Zwykle ufam statystykom, ale w rzeczywistości niektóre z tych rzeczy nie mogą być prawdziwe. Główny problem, jaki widzę, polega na tym, że wzrost jednej zmiennej powoduje wzrost...
Czy w PCA robi to różnicę, jeśli wybieramy główne składniki odwrotnej macierzy kowariancji LUB jeśli upuszczamy wektory własne macierzy kowariancji odpowiadające dużym wartościom własnym? Jest to związane z dyskusją w tym poście
Mam następujący dyskretny rozkład, w którym są znanymi stałymi:α , βα,β\alpha,\beta p ( x ; α , β) =Beta ( α + 1 , β+ x )Beta ( α , β)dla x = 0 , 1 , 2 , …p(x;α,β)=Beta(α+1,β+x)Beta(α,β)dla x=0,1,2),… p(x;\alpha,\beta) = \frac{\text{Beta}(\alpha+1, \beta+x)}{\text{Beta}(\alpha,\beta)}...
Muszę wdrożyć wykrywanie anomalii w kilku zestawach danych szeregów czasowych. Nigdy wcześniej tego nie robiłem i liczyłem na radę. Bardzo dobrze czuję się w Pythonie, więc wolałbym, aby rozwiązanie było zaimplementowane w nim (większość mojego kodu to Python dla innych części mojej pracy). Opis...
Liniowe układy równań są wszechobecne w statystyce obliczeniowej. Jednym specjalnym systemem, z którym się zetknąłem (np. W analizie czynnikowej) jest system A x = bAx=bAx=b gdzie Tutaj D jest macierzą diagonalną n × n ze ściśle dodatnią przekątną, Ω jest m × m (z m ≪ n ) symetryczną dodatnią...
Jakie techniki / podejścia są przydatne w testowaniu oprogramowania statystycznego? Szczególnie interesują mnie programy wykonujące estymację parametryczną z maksymalnym prawdopodobieństwem. Porównywanie wyników z wynikami z innych programów lub opublikowanych źródeł nie zawsze jest możliwe,...
Przeczytałem klasyfikatory algebraiczne: ogólne podejście do szybkiej walidacji krzyżowej, szkolenia online i szkolenia równoległego i byłem zaskoczony wydajnością algorytmów pochodnych. Wydaje się jednak, że poza Naive Bayes (i GBM) nie ma wielu algorytmów dostosowanych do frameworka. Czy są...
Powiedzmy, że rzuciłeś monetą 10 razy i nazwałeś to 1 „zdarzeniem”. Jeśli uruchomisz 1 000 000 takich „zdarzeń”, jaki jest odsetek zdarzeń, które mają głowy pomiędzy 0,4 a 0,6? Prawdopodobieństwo dwumianowe sugerowałoby, że będzie to około 0,65, ale mój kod Mathematica mówi mi o 0,24 Oto moja...
Zdaję sobie sprawę, że w modelu drzew przypominających są 3 parametry dostrajania, tj liczba drzew (liczba iteracji) parametr skurczu liczba podziałów (wielkość każdego drzewa składowego) Moje pytanie brzmi: jak dla każdego parametru dostrajania znaleźć optymalną wartość? I jaką...
Próbuję zrozumieć, jak użyć twierdzenia Bayesa do obliczenia tylnej, ale utknąłem w podejściu obliczeniowym, np. W następującym przypadku nie jest dla mnie jasne, jak wziąć iloczyn wcześniejszego i prawdopodobieństwa, a następnie obliczyć tylny: W tym przykładzie jestem zainteresowany obliczeniem...
Pracuję nad książką ESL Hastie i mam trudności z pytaniem 2.3. Pytanie jest następujące: Rozważamy oszacowanie najbliższego sąsiada w punkcie początkowym, a to równanie podaje medianę odległości od początku do najbliższego punktu danych. Nie mam pojęcia, od czego zacząć, jeśli chodzi o próbę...
Zastanawiałem się, w jaki sposób przestrzenie Hilberta i analiza funkcjonalna są przydatne w uczeniu maszynowym? Myślałem, że uczenie maszynowe jest mieszanką statystyki, informatyki i optymalizacji. Jak ma się do tego analiza
Natknąłem się na następujący problem z symulacją: biorąc pod uwagę zestaw {ω1, ... ,ωre}{ω1,…,ωd}\{\omega_1,\ldots,\omega_d\} znanych liczb rzeczywistych, rozkład na { - 1 , 1}re{−1,1}d\{-1,1\}^d jest zdefiniowany przez P (X= (x1, ... ,xre) ) ∝ (x1ω1+ …