Ich habe ein Problem mit der binären Klassifizierung aufgrund verschiedener Merkmale. Haben die Koeffizienten einer (regularisierten) logistischen Regression eine interpretierbare Bedeutung? Ich dachte, sie könnten die Größe des Einflusses anzeigen, vorausgesetzt, die Funktionen wurden zuvor...
Ich habe an vielen Stellen (z. B. hier und hier ) über den Log-Sum-Exp-Trick gelesen , aber noch nie ein Beispiel dafür gesehen, wie er speziell auf den Naive Bayes-Klassifikator angewendet wird (z. B. mit diskreten Merkmalen und zwei Klassen). Wie genau würde man mit diesem Trick das Problem des...
Ich höre oft die Behauptung, dass die Bayes'schen Statistiken sehr subjektiv sein können. Das Hauptargument ist, dass die Schlussfolgerung von der Wahl eines Priores abhängt (obwohl man das Prinzip der Gleichgültigkeit oder der maximalen Entropie anwenden könnte, um einen Prior zu wählen). Im...
Mein allgemeines Verständnis ist, dass sich AIC mit dem Kompromiss zwischen der Anpassungsgüte des Modells und der Komplexität des Modells befasst. AIC=2k−2ln(L)AIC=2k−2ln(L)AIC =2k -2ln(L) kkk = Anzahl der Parameter im Modell LLL = Wahrscheinlichkeit Das Bayes'sche Informationskriterium BIC ist...
Ich bin auf den Begriff Faktorisierungsmaschinen in Empfehlungssystemen gestoßen. Ich weiß, was Matrix Factorization für Empfehlungssysteme ist, habe aber noch nie von Factorization Machines gehört. Was ist der
Ich weiß, dass es einen K-Mittelwert-Clustering-Algorithmus und einen K-Median gibt. Einer, der den Mittelwert als Mittelpunkt des Clusters verwendet, und der andere verwenden den Median. Meine Frage ist: wann / wo welche
Diese Frage bezieht sich nicht speziell auf R, aber ich habe sie gewählt, um sie Rzu veranschaulichen. Betrachten Sie den Code zum Erzeugen von Konfidenzbändern um eine (normale) qq-Linie: library(car) library(MASS) b0<-lm(deaths~.,data=road) qqPlot(b0$resid,pch=16,line="robust") Ich suche...
Angenommen, man führt den sogenannten nichtparametrischen Bootstrap durch, indem man aus den ursprünglichen Beobachtungen jeweils Stichproben der Größe mit Ersetzung zieht . Ich glaube, dieses Verfahren entspricht der Schätzung der kumulativen Verteilungsfunktion durch das empirische cdf:BBBnnnnnn...
Ein Freund vertritt einen Klienten im Berufungsverfahren nach einem Strafverfahren, in dem es den Anschein hat, dass die Auswahl der Jury rassistisch voreingenommen war. Der Jurypool bestand aus 30 Personen in 4 Rassengruppen. Die Staatsanwaltschaft nutzte peremptoristische Herausforderungen, um...
Die Meldung nach der ANOVA-Tabelle nach der K-Mittelwert-Analyse zeigt, dass Signifikanzniveaus nicht als Test gleicher Mittelwerte betrachtet werden sollten, da die Cluster-Lösung basierend auf dem euklidischen Abstand abgeleitet wurde, um den Abstand zu maximieren. Welchen Test sollte ich...
http://en.wikipedia.org/wiki/Delta_method In dem Wikipedia-Artikel wurde angenommen, dass g′(θ)g′(θ)g'(\theta) existieren muss und dass g′(θ)g′(θ)g'(\theta) Wert ungleich Null ist. Ist es möglich, die asymptotische Verteilung für √ zu finden n−−√(g(Xn)−g(θ))n(g(Xn)−g(θ))\sqrt{n}(g(X_n)-g(\theta))...
Ich habe mich gefragt, was die wichtigsten, bedeutungsvollen Unterschiede zwischen der Item-Response-Theorie und der Bestätigungsfaktor-Analyse sind. Ich verstehe, dass es Unterschiede in den Berechnungen gibt (der Schwerpunkt liegt eher auf Item vs. Covariances; log-linear vs. linear). Ich habe...
Wenn Y.= ∑i = 1NX2ichY.=∑ich=1NXich2Y=\sum_{i=1}^{N}X_i^2 wobei Xich∼ N( 0 , σ2)Xich∼N(0,σ2)X_i \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2) , dh alle XichXichX_i sind, bedeuten normale Zufallsvariablen von Null mit gleichen Varianzen, dann Y∼Γ(N2,2σ2).Y.∼Γ(N2,2σ2).Y \sim \Gamma\left(\frac{N}{2},2\sigma^2\right)....
Ich habe eine "permutationsinvariante" Version der MNIST-Ziffernerkennungsaufgabe gesehen. Was bedeutet
Ich habe verschiedene Beschreibungen von zensierten Daten gelesen: A) Wie in diesem Thread erläutert , werden nicht quantifizierte Daten unterhalb oder oberhalb eines bestimmten Schwellenwerts zensiert. Nicht quantifiziert bedeutet, dass die Daten einen bestimmten Schwellenwert überschreiten oder...
Bewältigt SVM einen unausgeglichenen Datensatz? Sind das irgendwelche Parameter (wie C oder Fehlklassifizierungskosten), die mit dem unausgeglichenen Datensatz
Ich habe im Internet nachgeschlagen, aber nichts Hilfreiches gefunden. Ich suche im Grunde nach einer Methode, um zu messen, wie „gleichmäßig“ ein Wert verteilt ist. Wie in einer "gleichmäßig" verteilten Distribution wie X : und eine 'ungleich' verteilte Verteilung Y von ungefähr dem gleichen...
Diese Frage mag sehr naiv sein, aber die Art, wie ich Ökonometrie unterrichtet habe, ist sehr verwirrt, wenn es einen Unterschied zwischen Zeitreihen- und Paneldatenmethode gibt. In Bezug auf Zeitreihen habe ich Themen wie Kovarianz stationär, AR, MA usw. behandelt. In Bezug auf Paneldaten habe...
Ich möchte eine Prognose auf Basis eines ARIMA-Modells mit mehreren Zeitreihen und mehreren exogenen Variablen durchführen. Da ich weder statistisch noch in Bezug auf RI so geschickt bin, ist es so einfach wie möglich (Trendprognose für 3 Monate ist ausreichend). Ich habe 1 abhängige Zeitreihe und...
F1-Score ist das harmonische Mittel für Präzision und Erinnerung. Die y-Achse des Rückrufs ist eine echte positive Rate (die auch Rückruf ist). Manchmal können Klassifikatoren einen geringen Rückruf aufweisen, aber eine sehr hohe AUC. Was bedeutet das? Was sind die Unterschiede zwischen AUC und...