Wie kann man die optimale Lernrate für den Gradientenabstieg bestimmen? Ich denke, ich könnte es automatisch anpassen, wenn die Kostenfunktion einen größeren Wert als in der vorherigen Iteration zurückgibt (der Algorithmus konvergiert nicht), aber ich bin mir nicht sicher, welchen neuen Wert er...
Nehmen wir an, ich versuche herauszufinden, mit welcher Wahrscheinlichkeit Vanille das beliebteste Eis ist. Ich weiß, dass die Person auch Horrorfilme mag. Ich möchte die Wahrscheinlichkeit herausfinden, dass das Lieblingseis der Person Vanille ist, da sie Horrorfilme mag. Ich weiß...
Ich habe dieses Buch Mustererkennung und maschinelles Lernen von Bishop gelesen. Ich hatte eine Verwirrung in Bezug auf eine Ableitung des linearen dynamischen Systems. In LDS nehmen wir an, dass die latenten Variablen kontinuierlich sind. Wenn Z die latenten Variablen und X die beobachteten...
Ich erstelle ein Skript zum Erstellen von Bootstrap-Beispielen aus dem catsDataset (aus dem -MASS-Paket). Nach dem Lehrbuch von Davidson und Hinkley [1] führte ich eine einfache lineare Regression durch und übernahm ein grundlegendes nichtparametrisches Verfahren für das Bootstrapping von...
Ich versuche zu zeigen, dass das zentrale Moment einer symmetrischen Verteilung: für ungerade Zahlen Null ist. So zum Beispiel das dritte zentrale MomentIch habe zunächst versucht zu zeigen, dassIch bin mir nicht sicher, wohin ich von hier aus gehen soll, irgendwelche Vorschläge? Gibt es einen...
Es ist bekannt, dass der Bayes'sche Prior "vergessen" wird , wenn Sie mehr Beweise haben (z. B. in Form eines größeren für iid-Beispiele), und der größte Teil der Schlussfolgerung wird durch die Beweise (oder die Wahrscheinlichkeit) beeinflusst.nnnnnn Es ist leicht, es für verschiedene spezielle...
Für jeden Datensatz in meinen Datensätzen habe ich die folgenden Informationen (X1 ,… ,Xm ,δ ,T )(X1 ,… ,Xm ,δ ,T ) (X_1 \ , \dots \ , X_m \ , \delta \ , T \ ) wo Merkmale sind, ist 1 , wenn das Zielereignis auftritt , und 0 sonst, und ist die Zeitmarke für das Ereignis aufgetreten ist ....
Studieren für einen Test. Konnte diesen nicht beantworten. Sei iid N ( 0 , 1 ) Zufallsvariablen. DefinierenX.1 , ich, X.2 , ich, X.3 , ich, i = 1 , … , nX.1,ich,X.2,ich,X.3,ich,ich=1,…,nX_{1,i},X_{2,i},X_{3,i}, i=1,\ldots,nN.( 0 , 1 )N.(0,1)\mathcal{N}(0,1) W.ich= ( X.1 , ich+ X.2 , ichX.3 , ich)...
Ich arbeite derzeit mit Markov-Ketten und berechnete die Maximum-Likelihood-Schätzung unter Verwendung von Übergangswahrscheinlichkeiten, wie von mehreren Quellen vorgeschlagen (dh Anzahl der Übergänge von a nach b geteilt durch die Anzahl der Gesamtübergänge von a zu anderen Knoten). Ich möchte...
Ich habe kürzlich ein R-Skript debuggt und fand etwas sehr Seltsames. Der Autor hat seine eigene p-Wert-Funktion definiert pval <- function(x, y){ if (x+y<20) { # x + y is small, requires R.basic p1<- nChooseK(x+y,x) * 2^-(x+y+1); p2<- nChooseK(x+y,y) * 2^-(x+y+1); pvalue = max(p1,...
Let sein iid diskrete einheitliche Zufallsvariablen auf (0,1) und ihre Reihenfolge - Statistiken werden U _ {(1)}, \ ldots, U _ {(n)} .U.1, … , U.nU.1,…,U.nU_1, \ldots, U_nnnnU.( 1 ), … , U.( n )U.(1),…,U.(n)U_{(1)}, \ldots, U_{(n)} Definiere D.ich= U.( i )- U.( i - 1 )D.ich=U.(ich)- -U.(ich-...
Ich habe Probleme, zwischen den Konzepten der Skedastizität und der Stationarität zu unterscheiden. Nach meinem Verständnis ist die Heteroskedastizität eine unterschiedliche Variabilität in Subpopulationen, und die Nichtstationarität ist ein sich im Laufe der Zeit ändernder Mittelwert /...
Ich bin neu in der gemischten Modellierung und ich bin verwirrt, ob es angemessen ist, einen zufälligen Effekt in einer Analyse zu verwenden, die ich mache. Jeder Rat wäre dankbar. Meine Studie testet, wie gut ein neu entwickelter Index der Säugetierhäufigkeit den Wert eines etablierten, aber...
Während der logistischen Regression erhalte ich enorme Koeffizienten, siehe Koeffizienten mit krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family =...
Design und Hypothese : Wir haben wellbeingzum Zeitpunkt 1 und 2 gemessen und wollen sehen, ob der Faktor A(gemessen zum Zeitpunkt 1 und angenommen, dass er über die Zeit ein stabiler Faktor ist) ein signifikanter Prädiktor für den Faktor ist B(gemessen zum Zeitpunkt 2). . Wir erwarten auch, dass...
Ich bin ein Anfänger, wenn es darum geht, Vektormaschinen zu unterstützen. Gibt es Richtlinien, die besagen, welcher Kernel (z. B. linear, polynomial) für ein bestimmtes Problem am besten geeignet ist? In meinem Fall muss ich Webseiten danach klassifizieren, ob sie bestimmte Informationen enthalten...
Was sind einige der besten Bücher für das Studium i) Variabilität von univariaten und multivariaten Variablen (Real, Zähldaten) über einen räumlichen Bereich. ii) Abtasten einer univariaten oder multivariaten Variablen basierend auf ihrer Verteilung über räumliche Orte. (Räumliche Probenahme...
Ich habe mit meinem Berater einen Streit über die Datenvisualisierung. Er behauptet, dass bei der Darstellung der experimentellen Ergebnisse die Werte nur mit " Markern " dargestellt werden sollten, wie im Bild unten dargestellt. Während Kurven nur ein " Modell " darstellen sollten Andererseits...
Ich möchte wissen, ob es eine Möglichkeit gibt, den Jaccard-Koeffizienten mithilfe der Matrixmultiplikation zu berechnen. Ich habe diesen Code verwendet jaccard_sim <- function(x) { # initialize similarity matrix m <- matrix(NA,
Auf Seite 232 von "Ein R-Begleiter zur angewandten Regression" bemerken Fox und Weisberg Nur die Gaußsche Familie hat eine konstante Varianz, und in allen anderen GLMs hängt die bedingte Varianz von y bei vonxx\bf{x}μ(x)μ(x)\mu(x) Zuvor haben sie festgestellt, dass die bedingte Varianz des...