Pytania oznaczone «r»

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
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
Adaptacyjny GAM wygładza w mgcv

Książka Simona Wooda na temat GAM i związany z nią pakiet R mgcv są zarówno bardzo szczegółowe, jak i pouczające, jeśli chodzi o teorię GAM i dopasowanie modelu do rzeczywistych i symulowanych danych. W przypadku wygładzania 1D naprawdę nie ma się czym martwić, z wyjątkiem decyzji o wdrożeniu...

r mgcv
9
Poprawa minimalnego estymatora

Załóżmy, że mam pozytywne parametry oszacować i odpowiadające im pakietów szacunki produkowane przez estymatorów , tj. , i tak dalej.nnnμ1,μ2,...,μnμ1,μ2,...,μn\mu_1,\mu_2,...,\mu_nnnnμ1^,μ2^,...,μn^μ1^,μ2^,...,μn^\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n}E[μ1^]=μ1E[μ1^]=μ1\mathrm...

unbiased-estimator estimators minimum
9
Dlaczego informacje o danych walidacyjnych wyciekają, jeśli oceniam wydajność modelu na danych walidacyjnych podczas strojenia hiperparametrów?

W głębokim nauczaniu François Cholleta w Pythonie napisano: W rezultacie dostrajanie konfiguracji modelu w oparciu o jego wydajność w zestawie sprawdzania poprawności może szybko doprowadzić do nadmiernego dopasowania do zestawu sprawdzania poprawności, nawet jeśli Twój model nigdy nie jest...

neural-networks cross-validation hyperparameter