Ich suche nach einer optimalen Binning-Methode (Diskretisierung) einer kontinuierlichen Variablen in Bezug auf eine gegebene Antwort- (Ziel-) Binärvariable und mit einer maximalen Anzahl von Intervallen als Parameter. Beispiel: Ich habe eine Reihe von Beobachtungen von Personen mit den Variablen...
Ich habe einen Datenrahmen, der Werte in 4 Spalten enthält: Zum Beispiel: ID, price, click count,rating Was ich tun möchte, ist, diesen Datenrahmen in N verschiedene Gruppen "aufzuteilen", wobei jede Gruppe die gleiche Anzahl von Zeilen mit der gleichen Verteilung von Preis-, Klickzahl- und...
Ich möchte eine SVM trainieren, um Fälle (TRUE / FALSE) anhand von 20 Attributen zu klassifizieren. Ich weiß, dass einige dieser Attribute stark korrelieren. Daher lautet meine Frage: Ist SVM empfindlich gegenüber der Korrelation oder Redundanz zwischen den Merkmalen? Irgendeine...
Während ich eine EDA durchführte, entschied ich mich, ein Box-Diagramm zu verwenden, um den Unterschied zwischen zwei Ebenen eines Faktors zu veranschaulichen. Die Art und Weise, wie ggplot das Box-Diagramm renderte, war zufriedenstellend, aber leicht vereinfacht (erstes Diagramm unten). Während...
Ich lese Doug Bates ' Theoriepapier über Rs lme4-Paket, um das Wesentliche gemischter Modelle besser zu verstehen, und bin auf ein faszinierendes Ergebnis gestoßen, das ich besser verstehen möchte, wenn es darum geht, die Varianz mithilfe der eingeschränkten maximalen Wahrscheinlichkeit (REML) zu...
Hier frage ich, was andere üblicherweise tun, um den Chi-Quadrat-Test für die Merkmalsauswahl für das Ergebnis beim überwachten Lernen zu verwenden. Wenn ich das richtig verstehe, testen sie die Unabhängigkeit zwischen jedem Merkmal und dem Ergebnis und vergleichen die p-Werte zwischen den Tests...
Ich möchte eine inkrementelle Gaußsche Prozessregression mithilfe eines Schiebefensters über den Datenpunkten implementieren, das nacheinander über einen Stream ankommt. Lassen die Dimensionalität des Eingangsraums bezeichnen. Jeder Datenpunkt hat also Anzahl von Elementen.dddxixix_iddd Sei die...
Ich habe die Architektur des siamesischen neuronalen Netzwerks untersucht, die Yann LeCun und seine Kollegen 1994 zur Erkennung von Signaturen eingeführt haben ( „Signaturüberprüfung mit einem siamesischen neuronalen Netzwerk mit Zeitverzögerung“ .pdf , NIPS 1994). Ich habe die allgemeine Idee...
Ich habe ein allgemeines lineares Modell dessen Protokollwahrscheinlichkeit .y=β0+β1x1+β2x2+β3x3,y=β0+β1x1+β2x2+β3x3,y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3,LuLuL_u Jetzt möchte ich testen, ob die Koeffizienten gleich sind. Erstens Gesamttest : Die Log-Wahrscheinlichkeit des reduzierten...
Dies ähnelt Bootstrap: Die Schätzung liegt außerhalb des Konfidenzintervalls Ich habe einige Daten, die die Anzahl der Genotypen in einer Population darstellen. Ich möchte die genetische Vielfalt mithilfe des Shannon-Index abschätzen und mithilfe von Bootstrapping ein Konfidenzintervall generieren....
Ich habe auf stats.stackexchange.com viele nützliche Beiträge zu standardisierten unabhängigen Variablen und zentrierten unabhängigen Variablen gefunden, bin aber immer noch etwas verwirrt. Ich bitte Sie um eine Bewertung dessen, was ich verstanden habe. Wenn das Folgende nicht korrekt ist, können...
Ich möchte Adaboost mit Decision Stump implementieren. Ist es richtig, in jeder Iteration von Adaboost so viele Entscheidungsstümpfe wie die Funktionen unseres Datensatzes zu treffen? Wenn ich beispielsweise einen Datensatz mit 24 Funktionen habe, sollte ich in jeder Iteration 24...
Dies ist die Binomial-Deviance-Loss-Funktion von scikit GradientBoosting. def __call__(self, y, pred, sample_weight=None): """Compute the deviance (= 2 * negative log-likelihood). """ # logaddexp(0, v) == log(1.0 + exp(v)) pred = pred.ravel() if sample_weight is None: return -2.0 * np.mean((y *...
Bitte beweisen Sie, dass Q.(x)=x2+ xϕ(x)Φ (x)Q(x)=x2+xϕ(x)Φ(x)Q\left(x\right)=x^{2}+x\frac{\phi\left(x\right)}{\Phi\left(x\right)} ist konvex∀ x > 0∀x>0\forall x>0 . Hier sindϕϕ\phiundΦΦ\mathbf{\Phi}das normale Standard-PDF bzw. CDF. SCHRITTE VERSUCHT 1) BERECHNUNGSMETHODE Ich habe die...
Ich lese Kevin Murphys Buch: Maschinelles Lernen - Eine probabilistische Perspektive. Im ersten Kapitel erklärt der Autor den Fluch der Dimensionalität und es gibt einen Teil, den ich nicht verstehe. Als Beispiel gibt der Autor an: Beachten Sie, dass die Eingaben gleichmäßig entlang eines...
Ich frage mich, wie ich eine Stichprobe von n Weibull-Verteilungslebensdauern simulieren kann, die rechtszensierte Beobachtungen vom Typ I enthalten. Zum Beispiel haben wir n = 3, Form = 3, Skala = 1 und die Zensurrate = 0,15 und die Zensurzeit = 0,88. Ich weiß, wie man eine Weibull-Stichprobe...
Ich gehe den LAB-Abschnitt §6.6 über Ridge Regression / Lasso in dem Buch 'Eine Einführung in das statistische Lernen mit Anwendungen in R' von James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013) durch. Insbesondere versuche ich, das Scikit-Learn- RidgeModell auf den ' Hitters'- Datensatz aus dem R-Paket'...
Nach einem Kommentar aus einem früheren Thread möchte ich wissen, wie man die Annahme eines gemeinsamen Trends zwischen der Behandlungs- und Kontrollgruppe in der Differenz-in-Differenz-Methode testen kann. Kann ich diese Annahme mit Daten zu zwei Zeitpunkten testen (z. B. Basiserhebung im Jahr...
Ich verwende PyMC3, um Bayes'sche Modelle für meine Daten auszuführen. Ich bin neu in der Bayes'schen Modellierung, aber laut einigen Blog-Posts , Wikipedia und QA von dieser Website scheint es ein gültiger Ansatz zu sein, den Bayes-Faktor und das BIC-Kriterium zu verwenden, um auswählen zu...
Ich habe mehrere Stellen in Lehrbüchern identifiziert, an denen das GLM mit 5 Verteilungen beschrieben wird (nämlich Gamma, Gauß, Binomial, Inverses Gauß und Poisson). Dies zeigt sich auch in der Familienfunktion in R. Gelegentlich stoße ich auf Verweise auf das GLM, in denen zusätzliche...