Angenommen, ich habe drei Populationen mit vier sich gegenseitig ausschließenden Merkmalen. Ich nehme Zufallsstichproben aus jeder Population und erstelle eine Kreuztabelle oder Häufigkeitstabelle für die von mir gemessenen Merkmale. Habe ich recht, wenn ich sage: Wenn ich testen möchte, ob eine...
Ich habe eine (symmetrische) Matrix M, die den Abstand zwischen jedem Knotenpaar darstellt. Zum Beispiel, ABCDEFGHIJKL A 0 20 20 20 40 60 60 60 100 120 120 120 B 20 0 20 20 60 80 80 80 120 140 140 140 C 20 20 0 20 60 80 80 80 120 140 140 140 D 20 20 20 0 60 80 80 80 120 140 140 140 E 40 60 60 60...
Es scheint, dass viele Leute (einschließlich mir) gerne explorative Datenanalysen in Excel durchführen. Einige Einschränkungen, wie z. B. die Anzahl der Zeilen, die in einer Tabelle zulässig sind, sind problematisch, machen es jedoch in den meisten Fällen nicht unmöglich, Excel zum Herumspielen von...
Eine standardisierte Gaußsche Verteilung auf kann durch explizite Angabe der Dichte definiert werden: 1RR\mathbb{R}12π−−√e−x2/212πe−x2/2 \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-x^2/2} oder seine charakteristische Funktion. Wie in dieser Frage erwähnt, ist es auch die einzige Verteilung, für die der...
Die Wikipedia-Seite zu ANOVA enthält drei Annahmen : Unabhängigkeit von Fällen - Dies ist eine Annahme des Modells, die die statistische Analyse vereinfacht. Normalität - Die Verteilungen der Residuen sind normal. Gleichheit (oder "Homogenität") von Varianzen, Homoskedastizität genannt...
Was ist der Unterschied zwischen einem Problem mit mehreren Klassen und einem Problem mit mehreren
Für das Lasso-Problem so dass . Ich sehe oft das Ergebnis der schwachen Schwelle \ beta_j ^ {\ text {lasso}} = \ mathrm {sgn} (\ beta ^ {\ text {LS}} _ j) (| \ beta_j ^ {\ text {LS}} |) - \ gamma) ^ + für den orthonormalen X- Fall. Es wird behauptet, dass die Lösung "leicht gezeigt" werden kann,...
Ich habe Tukeys Buch "Exploratory Data Analysis" gelesen. Das Buch wurde 1977 geschrieben und konzentriert sich auf Papier / Bleistift-Methoden. Gibt es einen "moderneren" Nachfolger, der berücksichtigt, dass wir jetzt große Datenmengen sofort zeichnen können?
Viele Autoren von Artikeln, die ich gelesen habe, bejahen, dass SVMs eine überlegene Technik sind, um ihrem Regressions- / Klassifizierungsproblem zu begegnen. Oft besagt der Vergleich das SVMs anstelle von NNs Haben Sie eine starke Grundtheorie Erreichen Sie das globale Optimum durch quadratische...
Wenn ich ein randomForestModell ausführe , kann ich anhand des Modells Vorhersagen treffen. Gibt es eine Möglichkeit, ein Vorhersageintervall für jede der Vorhersagen zu erhalten, so dass ich weiß, wie "sicher" das Modell in seiner Antwort ist? Wenn dies möglich ist, basiert es einfach auf der...
Eine gängige Vorgehensweise beim maschinellen Lernen ist die Merkmalsnormalisierung oder Datenstandardisierung der Prädiktorvariablen. Das ist es, die Daten zu zentrieren, wobei der Mittelwert abgezogen wird, und die Division durch die Varianz (oder auch die Standardabweichung) zu normalisieren....
Ich baue Regressionsmodelle. Als Vorverarbeitungsschritt skaliere ich meine Merkmalswerte auf Mittelwert 0 und Standardabweichung 1. Müssen die Zielwerte auch normalisiert
Ich nehme an, dass ich jedes Mal frustriert bin, wenn ich jemanden sagen höre, dass die Nichtnormalität von Residuen und / oder Heteroskedastizität gegen die OLS-Annahmen verstößt. Zur Schätzung von Parametern in einem OLS-Modell ist nach dem Gauß-Markov-Theorem keine dieser Annahmen erforderlich....
Ich verstehe, wie artificial neural network (ANN)man mit Backpropogation überwacht trainieren kann, um die Anpassung zu verbessern, indem man den Fehler in den Vorhersagen verringert. Ich habe gehört, dass ein ANN für unbeaufsichtigtes Lernen verwendet werden kann, aber wie kann dies ohne...
Ich habe einen Datensatz in Form von (Features, Binärausgang 0 oder 1), aber 1 kommt ziemlich selten vor. Wenn ich also immer 0 vorhersage, erhalte ich eine Genauigkeit zwischen 70% und 90% (abhängig von den jeweiligen Daten, die ich betrachte) ). Die ML-Methoden geben mir ungefähr die gleiche...
Ich habe Geoff Cummings Artikel Replication and Intervalsppppppp p p von 2008 gelesen : Werte sagen die Zukunft nur vage voraus, aber Konfidenzintervalle sind viel besser [~ 200 Zitate in Google Scholar] - und sind durch eine der zentralen Behauptungen verwirrt. Dies ist einer in der Reihe von...
Ein Partikelfilter und ein Kalman-Filter sind beide rekursive Bayes'sche Schätzer . Ich treffe auf meinem Gebiet häufig auf Kalman-Filter, sehe aber sehr selten die Verwendung eines Partikelfilters. Wann würde einer über den anderen eingesetzt
In seiner Arbeit "Statistics and Causal Inference" von 1984 hat Paul Holland eine der grundlegendsten Fragen in der Statistik aufgeworfen: Was kann ein statistisches Modell über die Kausalität aussagen? Dies führte zu seinem Motto: KEINE URSACHE OHNE MANIPULATION in denen die Bedeutung...
Ich habe verschiedene theoretische Behandlungen von Grafiken gesehen, wie zum Beispiel die Grammatik der Grafiken . Aber ich habe in Bezug auf Tabellen nichts Vergleichbares gesehen. Im Laufe der Zeit habe ich ein informelles Modell für bewährte Praktiken bei der Tischgestaltung entwickelt. Ich...
Ich weiß, das klingt vielleicht nicht nach einem Thema, aber hör mir zu. Bei Stack Overflow und hier bekommen wir Stimmen für Beiträge, dies wird alles in tabellarischer Form gespeichert. Z.B: post id voter id vote type datetime ------- -------- --------- -------- 10 1 2 2000-1-1 10:00:01 11 3...