Kürzlich habe ich erfahren, dass eine Möglichkeit, bessere Lösungen für ML-Probleme zu finden, in der Erstellung von Features besteht. Man kann das zum Beispiel durch Summieren von zwei Merkmalen tun. Zum Beispiel besitzen wir zwei Funktionen "Angriff" und "Verteidigung" einer Art Held. Wir...
Das folgende Zitat stammt aus dem berühmten Forschungsbericht Statistical Meaning für genomweite Studien von Storey & Tibshirani (2003): Zum Beispiel bedeutet eine falsch-positive Rate von 5%, dass im Durchschnitt 5% der wirklich null Merkmale in der Studie als signifikant bezeichnet werden....
Ich habe viel Zeit in die Entwicklung von Methoden und Software für die Validierung von Vorhersagemodellen im Bereich der traditionellen Statistik investiert. Wenn ich mehr Bayes'sche Ideen in die Praxis umsetze und unterrichte, sehe ich einige wesentliche Unterschiede, die ich berücksichtigen...
Kontext Der multivariate Gauß-Faktor wird beim maschinellen Lernen häufig verwendet. Die folgenden Ergebnisse werden in vielen ML-Büchern und -Kursen ohne die Ableitungen verwendet. Gegebene Daten in Form einer Matrix der Dimensionen , wenn wir annehmen, dass die Daten einer variaten...
Ich habe in scipy gearbeitet und es kam eine Unterhaltung mit einem Mitglied der Kerngruppe von scipy auf, ob eine nicht negative diskrete Zufallsvariable einen undefinierten Moment haben kann. Ich denke, er hat Recht, aber keinen Beweis parat. Kann jemand diese Behauptung zeigen / beweisen? (oder...
Gibt es ein Beispiel, bei dem zwei verschiedene verteidigungsfähige Tests mit proportionalen Wahrscheinlichkeiten zu deutlich unterschiedlichen (und gleichermaßen verteidigungsfähigen) Schlussfolgerungen führen würden, beispielsweise wenn die p-Werte um Größenordnungen voneinander entfernt sind,...
Ich lese über zwei populäre Post-Hoc-Interpretierbarkeitstechniken: LIME und SHAP Ich habe Probleme, den Hauptunterschied zwischen diesen beiden Techniken zu verstehen. Um Scott Lundberg , den Kopf hinter SHAP, zu zitieren : SHAP-Werte bieten die Vorteile der lokalen Black-Box-Schätzung von...
Ich habe mit Daten gearbeitet, die Probleme mit wiederholten Messungen haben. Dabei habe ich ein sehr unterschiedliches Verhalten zwischen lme()und unter lmer()Verwendung meiner Testdaten festgestellt und möchte wissen warum. Der von mir erstellte gefälschte Datensatz enthält Größen- und...
Ich versuche, ein Programm in R zu schreiben, das Pseudozufallszahlen aus einer Verteilung mit der kumulativen Verteilungsfunktion simuliert: F(x)=1−exp(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)=1−exp(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)= 1-\exp \left(-ax-\frac{b}{p+1}x^{p+1}\right), \quad x \geq...
Ich habe einige Nachforschungen über Über- und Unteranpassung angestellt und ich habe verstanden, was sie genau sind, aber ich kann die Gründe nicht finden. Was sind die Hauptgründe für Über- und Unterausstattung? Warum treten diese beiden Probleme beim Trainieren eines Modells...
Gibt es einen konzeptionellen oder prozeduralen Unterschied zwischen der Anpassung eines Modells an Daten und der Anpassung von Daten an Modelle? Ein Beispiel für den ersten Wortlaut ist in zu sehen https://courses.washington.edu/matlab1/ModelFitting.html und das zweite unter
Ich habe zwei Variablen, die nicht viel Korrelation zeigen, wenn sie so wie sie sind gegeneinander geplottet werden, aber eine sehr klare lineare Beziehung, wenn ich die Protokolle jeder Variablen gegen die andere plotte. So würde ich mit einem Modell des Typs enden:
Ich arbeite an der Einstufung des Schlafstadiums. Ich habe einige Forschungsartikel zu diesem Thema gelesen, von denen viele die SVM- oder Ensemble-Methode verwendeten. Ist es eine gute Idee, das eindimensionale EEG-Signal mithilfe eines neuronalen Faltungsnetzwerks zu klassifizieren? Ich bin neu...
Durch Anwenden der Softmax-Funktion auf einen Vektor werden "Wahrscheinlichkeiten" und Werte zwischen 000 und . 111 Wir können aber auch jeden Wert durch die Summe der Vektoren dividieren, wodurch Wahrscheinlichkeiten und Werte zwischen000 und .111 Ich habe die Antwort hier gelesen , aber es...
Die Grundidee der Statistik zur Schätzung von Parametern ist die maximale Wahrscheinlichkeit . Ich frage mich, was der entsprechende Gedanke beim maschinellen Lernen ist. Frage 1: Wäre es fair zu sagen, dass die Grundidee des maschinellen Lernens zur Schätzung von Parametern lautet:...
Was ist der Unterschied zwischen Data Mining und statistischer Analyse? Aus irgendeinem Grund war meine statistische Ausbildung meiner Meinung nach eher traditionell. Eine spezifische Frage wird gestellt, die Forschung wird entworfen und die Daten werden gesammelt und analysiert, um einen Einblick...
Können Sie mir bitte mitteilen, wie ich die bedingte Wahrscheinlichkeit mehrerer Ereignisse berechnen kann? beispielsweise: P (A | B, C, D) - & agr; Ich weiß das: P (A | B) = P (A ∩∩\cap B) / P (B) Leider kann ich keine Formel finden, wenn ein Ereignis A von mehreren Variablen abhängt....
Bei einer Analyse der Effektgröße stelle ich fest, dass es Unterschiede zwischen Cohens d, Hedges 'g und Hedges' g * gibt. Sind diese drei Metriken normalerweise sehr ähnlich? Was wäre ein Fall, in dem sie unterschiedliche Ergebnisse liefern würden? Ist es auch eine Frage der Präferenz, die ich...
Ich bin daran interessiert zu lernen, wie Sie die Art von Visualisierungen erstellen, die Sie unter http://flowingdata.com und informationisbeautiful sehen. EDIT: Das heißt, Visualisierungen, die für sich selbst interessant sind - ein bisschen wie die NY Times-Grafiken, im Gegensatz zu einem...
Wie können wir die Komplexität zweier Modelle mit der gleichen Anzahl von Parametern vergleichen? Edit 09/19 : Um zu verdeutlichen, ist die Modellkomplexität ein Maß dafür, wie schwierig es ist, aus begrenzten Daten zu lernen. Wenn zwei Modelle zu vorhandenen Daten gleich gut passen, führt ein...