Statistiken und Big Data

Ich habe ein Vorhersagemodell mit vier Methoden getestet, wie Sie in der Boxplot-Abbildung unten sehen können. Das vom Modell vorhergesagte Attribut liegt im Bereich von 0 bis 8. Möglicherweise stellen Sie fest, dass bei allen Methoden ein Ausreißer mit Obergrenze und drei Ausreißer mit...

Ich möchte Ratschläge zum Zusammenfassen der Kalibrierungsdiagramme / -statistiken nach mehrfacher Imputation. Bei der Entwicklung statistischer Modelle zur Vorhersage eines zukünftigen Ereignisses (z. B. Verwendung von Daten aus Krankenhausakten zur Vorhersage des Überlebens oder von Ereignissen...

Sei eine Familie von iid Zufallsvariablen, die Werte in annehmen und einen Mittelwert und eine Varianz . Ein einfaches Konfidenzintervall für den Mittelwert unter Verwendung von ist gegeben durch

Ich habe Mühe, keine überhöhten Verteilungen zu verstehen. Was sind Sie? Was ist der Sinn? Wenn ich Daten mit vielen Nullen habe, könnte ich eine logistische Regression anpassen, zuerst die Wahrscheinlichkeit von Nullen berechnen und dann alle Nullen entfernen und dann eine reguläre Regression...

Ist der Durchschnitt mehrerer positiv-bestimmter Matrizen notwendigerweise positiv-bestimmter oder positiver halb-bestimmter? Der Durchschnitt ist elementweise

Könnte mir bitte jemand erklären, warum Sie Daten normalisieren müssen, wenn Sie K nächste Nachbarn verwenden. Ich habe versucht, dies nachzuschlagen, aber ich kann es immer noch nicht verstehen. Ich habe folgenden Link gefunden:

Ich versuche die Yolo v2-Verlustfunktion zu verstehen: λc o o r d∑i = 0S2∑j = 0B1o b jich j[ ( xich- x^ich)2+ (

Ich glaube, ich habe einige grundsätzliche Verwirrung darüber, wie die Funktionen in der logistischen Regression funktionieren (oder vielleicht nur als Ganzes funktionieren). Wie kommt es, dass die Funktion h (x) die Kurve links im Bild erzeugt? Ich sehe, dass dies eine Darstellung von zwei...

Ich bin ein Noob in der Statistik, also könntet ihr mir bitte hier raushelfen. Meine Frage lautet: Was bedeutet eigentlich gepoolte Varianz ? Wenn ich im Internet nach einer Formel für gepoolte Varianz suche, finde ich viel Literatur mit der folgenden Formel (zum Beispiel hier:

http://www.deeplearningbook.org/contents/ml.html In diesem Abschnitt wird der Bayes-Fehler wie folgt erläutert Das ideale Modell ist ein Orakel, das einfach die wahre Wahrscheinlichkeitsverteilung kennt, die die Daten erzeugt. Sogar ein solches Modell wird bei vielen Problemen immer noch Fehler...

Nahezu jede Datenbank, die wir mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen vorhersagen möchten, findet für einige der Merkmale fehlende Werte. Es gibt verschiedene Ansätze, um dieses Problem zu lösen und Zeilen mit fehlenden Werten auszuschließen, bis sie mit den Mittelwerten der Merkmale...

Ich trainiere ein neuronales Netzwerk mit i) SGD und ii) Adam Optimizer. Bei Verwendung von normalem SGD erhalte ich eine glatte Kurve zwischen Trainingsverlust und Iteration (siehe unten) (die rote). Wenn ich jedoch den Adam Optimizer verwendet habe, weist die Trainingsverlustkurve einige Spitzen...

Ich verstehe die Gründe für die Aufteilung der Daten in einen Test- und einen Validierungssatz. Ich verstehe auch, dass die Größe des Split von der Situation abhängen wird, aber im Allgemeinen von 50/50 bis 90/10 variieren wird. Ich habe eine RNN erstellt, um die Rechtschreibung zu korrigieren und...

Ich versuche zu lernen, wie man neuronale Netze benutzt. Ich habe dieses Tutorial gelesen . Nach dem Anpassen eines neuronalen Netzes an eine Zeitreihe unter Verwendung des Wertes bei zur Vorhersage des Wertes bei t + 1 erhält der Autor das folgende Diagramm, wobei die blaue Linie die Zeitreihe...

Frage: Was sind die Hauptunterschiede und -ähnlichkeiten zwischen der Verwendung von Standardfehlern nach Newey-West (1987) und nach Hansen-Hodrick (1980)? In welchen Situationen sollte eine dieser Situationen der anderen vorgezogen werden? Anmerkungen: Ich weiß, wie jedes dieser...

Ich studiere dieses Tutorial über Variations-Autoencoder von Carl Doersch . Auf der zweiten Seite heißt es: Eines der beliebtesten Frameworks dieser Art ist der Variational Autoencoder [1, 3], der Gegenstand dieses Tutorials ist. Die Annahmen dieses Modells sind schwach und das Training erfolgt...

Ich bin daran interessiert, die Nullhypothesen glm()in R zu ändern . Beispielsweise: x = rbinom(100, 1, .7) summary(glm(x ~ 1, family = "binomial")) testet die Hypothese, dass . Was ist, wenn ich die Null in = einen beliebigen Wert innerhalb von ändern möchte ? p = 0,5p=0,5p = 0.5pppglm() Ich...

Ich möchte ein Projekt zur optischen Zeichenerkennung (OCR) durchführen. Nach einigen Recherchen bin ich auf eine Architektur gestoßen, die interessant erscheint: CNN + RNN + CTC. Ich bin mit verschachtelten neuronalen Netzen (CNN) und wiederkehrenden neuronalen Netzen (RNN) vertraut, aber was ist...

Ich habe viele Male gelesen, dass zufällige Effekte (BLUPs / bedingte Modi für beispielsweise Probanden) keine Parameter eines linearen Mischeffektmodells sind, sondern aus den geschätzten Varianz- / Kovarianzparametern abgeleitet werden können. ZB Reinhold Kliegl et al. (2011) Zustand:...

Mir fällt mindestens ein naives Beispiel ein. Angenommen, ich möchte die Beziehung zwischen X und Z untersuchen. Ich vermute auch, dass Y Z beeinflusst, also steuere ich für Y. Wie sich jedoch herausstellt, verursacht X ohne mein Wissen Y und Y verursacht Z. Daher durch Steuern für Y "vertusche"...