In allen mir vertrauten Zusammenhängen wird die Kreuzvalidierung ausschließlich mit dem Ziel verwendet, die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen. Kann die Logik der Kreuzvalidierung bei der Schätzung der unverzerrten Beziehungen zwischen Variablen erweitert werden? Während dieser Artikel von Richard...
Wie die Frage besagt - ist es möglich, die Nullhypothese zu beweisen? Nach meinem (eingeschränkten) Verständnis der Hypothese lautet die Antwort nein, aber ich kann keine strenge Erklärung dafür finden. Hat die Frage eine endgültige
Ich habe versucht, meine Daten in verschiedene Modelle einzufügen, und dabei herausgefunden, dass die fitdistrFunktion aus der Bibliothek MASSvon Rmir Negative Binomialdie beste Anpassung ergibt . Auf der Wiki- Seite lautet die Definition nun: Die NegBin (r, p) -Verteilung beschreibt die...
Ich habe 2 einfache Fragen zur linearen Regression: Wann wird empfohlen, die erklärenden Variablen zu standardisieren? Wie kann man nach einer Schätzung mit standardisierten Werten mit neuen Werten vorhersagen (wie sollte man die neuen Werte standardisieren)? Einige Referenzen wären hilfreich....
Ich habe das Caret-Paket in R verwendet, um Vorhersagemodelle für Klassifizierung und Regression zu erstellen. Caret bietet eine einheitliche Oberfläche, um Modell-Hyperparameter durch Cross-Validierung oder Boot-Strapping zu optimieren. Wenn Sie beispielsweise ein einfaches Modell für die...
Ich kann feststellen, dass es viele formale Unterschiede zwischen den Abstandsmaßen Kullback-Leibler und Kolmogorov-Smirnov gibt. Beide werden jedoch verwendet, um den Abstand zwischen Verteilungen zu messen. Gibt es eine typische Situation, in der einer anstelle des anderen verwendet werden...
Ich hoffe, dass jemand dem Laien erklären kann, was eine charakteristische Funktion ist und wie sie in der Praxis verwendet wird. Ich habe gelesen, dass es sich um die Fourier-Transformation des PDF handelt. Ich glaube, ich weiß, was es ist, aber ich verstehe den Zweck immer noch nicht. Wenn jemand...
Ich habe in diesem Semester einen Kurs zum maschinellen Lernen, und der Professor hat uns gebeten, ein reales Problem zu finden und es mit einer der in der Klasse eingeführten Methoden des maschinellen Lernens zu lösen: Entscheidungsbäume Künstliche neurale
Ich suche nach einigen Wahrscheinlichkeitsungleichungen für Summen von unbegrenzten Zufallsvariablen. Ich würde mich sehr freuen, wenn mir jemand ein paar Gedanken machen könnte. Mein Problem besteht darin, eine exponentielle Obergrenze für die Wahrscheinlichkeit zu finden, dass die Summe der...
Neuronale Netze werden aufgrund ihrer komplexen Struktur häufig als "Black Boxes" behandelt. Dies ist nicht ideal, da es oft von Vorteil ist, einen intuitiven Überblick über die interne Funktionsweise eines Modells zu haben. Was sind Methoden, um die Funktionsweise eines trainierten neuronalen...
Angenommen, ist eine Zufallsvariable mit pdf . Dann hat die Zufallsvariable das pdfXXXfX(x)fX(x)f_X(x)Y=X2Y=X2Y=X^2 fY(y)={12y√(fX(y√)+fX(−y√))0y≥0y<0fY(y)={12y(fX(y)+fX(−y))y≥00y<0f_Y(y)=\begin{cases}\frac{1}{2\sqrt{y}}\left(f_X(\sqrt{y})+f_X(-\sqrt{y})\right) & y \ge 0 \\ 0 & y \lt...
Es gibt verschiedene gängige Resampling-Techniken, die in der Praxis häufig verwendet werden, z. B. Bootstrapping, Permutationstest, Jackknife usw. In zahlreichen Artikeln und Büchern werden diese Techniken erläutert, z. B. Philip I Good (2010) Permutation, Parametric und Bootstrap Tests von...
Heute, im Cross Validated Journal Club (warum warst du nicht da?), Fragte @mbq: Glauben Sie, wir (moderne Datenwissenschaftler) wissen, was Bedeutung bedeutet? Und in welcher Beziehung steht es zu unserem Vertrauen in unsere Ergebnisse? @Michelle antwortete, wie einige (einschließlich mir)...
Wenn man in der Wirtschaft forscht, muss man häufig theoretische Schlussfolgerungen zu realen Daten überprüfen. Was sind zuverlässige Datenquellen, die zu verwenden und zu zitieren sind? Ich interessiere mich hauptsächlich für Quellen, die verschiedene statistische Daten wie BIP, Bevölkerung, VPI,...
Kann jemand einen guten Überblick über die Unterschiede zwischen der bayesianischen und der frequentistischen Herangehensweise an die Wahrscheinlichkeit geben? Von dem, was ich verstehe: Nach Ansicht der Frequentisten handelt es sich bei den Daten um eine wiederholbare Zufallsstichprobe...
Mein Datensatz ist klein (120 Samples), die Anzahl der Features variiert jedoch von (1000-200.000). Obwohl ich eine Feature-Auswahl vornehme, um eine Untergruppe von Features auszuwählen, ist diese möglicherweise immer noch zu groß. Meine erste Frage ist, wie SVM mit Überanpassung umgeht, wenn...
Für Diagramm 1 kann ich die Zuordnung zwischen x und y testen, indem ich eine einfache Korrelation durchführe. Wie kann ich für Diagramm 2, in dem die Beziehung nichtlinear ist, jedoch eine eindeutige Beziehung zwischen x und y besteht, die Zuordnung testen und ihre Natur kennzeichnen?...
Ich benutze derzeit das R-Paket lme4 . Ich verwende ein lineares Mischeffektmodell mit zufälligen Effekten: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random effects mod3...
Ich fange an, meine eigenen Fähigkeiten weiterzuentwickeln und war schon immer vom maschinellen Lernen fasziniert. Vor sechs Jahren habe ich mich jedoch entschlossen, stattdessen einen Abschluss in Informatik zu machen, der in keinerlei Beziehung steht. Ich entwickle seit ungefähr 8-10 Jahren...
Es gibt eine Reihe wirklich guter populärwissenschaftlicher Bücher, die sich mit der realen Wissenschaft sowie der Geschichte und den Gründen hinter den aktuellen Theorien befassen und dennoch äußerst unterhaltsam zu lesen sind. Zum Beispiel "Chaos" von James Gleick (Chaos, Fraktale,...