Was ist der Unterschied zwischen vielfältigem Lernen und nichtlinearer Dimensionsreduktion ? Ich habe gesehen, dass diese beiden Begriffe synonym verwendet werden. Beispielsweise: http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/manifold/manifold.html : Manifold Learning (oft auch als nichtlineare...
Für unabhängige Zufallsvariablen und gibt es einen Ausdruck in geschlossener Form fürαα\alphaββ\beta E[αα2+β2√]E[αα2+β2]\mathbb E \left[ \frac{\alpha}{\sqrt{\alpha^2 + \beta^2}} \right] in Bezug auf die erwarteten Werte und Varianzen von und ? Wenn nicht, gibt es eine gute Untergrenze für diese...
Ich passe ein Modell mit gemischten Effekten mit einem Spline-Term in einer Anwendung an, bei der der zeitliche Trend bekanntermaßen kurvenlinear ist. Ich möchte jedoch beurteilen, ob der kurvenlineare Trend aufgrund einer individuellen Abweichung von der Linearität auftritt oder ob es sich um...
Ich möchte die Wichtigkeit jedes Eingabe-Features mithilfe eines tiefen Modells berechnen. Ich fand jedoch nur einen Artikel über die Auswahl von Funktionen mithilfe von Deep Learning - die Auswahl von Funktionen . Sie fügen eine Ebene von Knoten ein, die direkt mit jedem Feature verbunden sind,...
Um diese Frage genauer zu erläutern, werde ich zunächst meinen Ansatz erläutern: Ich simulierte eine Folge unabhängiger Zufallszahlen .X={x1,...,xN}X={x1,...,xN}X = \{x_1,...,x_N\} Ich nehme dann mal den Unterschied; dh ich erstelle die Variablen:LLL
Ich würde gerne wissen, ob die Statistik vollständig ist für in einer -Einstellung. σ2N(μ,σ2)T.( X.1, … , X.n) = ∑ni = 1( X.ich- X.¯n)2n - 1T(X1,…,Xn)=∑i=1n(Xi−X¯n)2n−1T(X_1,\ldots,X_n)=\frac{\sum_{i=1}^n (X_i-\bar{X}_n)^2}{n-1}σ2σ2\sigma^2N.( μ , σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) Hängt dies davon ab, ob...
Wann sollte ein verallgemeinertes lineares Modell gegenüber einem linearen Modell verwendet werden? Ich weiß, dass das verallgemeinerte lineare Modell zum Beispiel zulässt, dass die Fehler eine andere Verteilung als normal haben, aber warum befasst man sich mit der Verteilung der Fehler? Zum...
Trotz der grundlegenden Ähnlichkeiten wie bei beiden Modellen ist die Erfolgswahrscheinlichkeit eher als die direkte Modellierung der Antwortvariablen; Ich glaube, dass es zuverlässigere Antworten gibt, die auf die Unterschiede und Ähnlichkeiten zwischen diesen Modellen hinweisen. Ein Unterschied...
Ich versuche, ein reduziertes Modell zu erstellen, um viele abhängige Variablen (DV) (~ 450) vorherzusagen, die stark korreliert sind. Meine unabhängigen Variablen (IV) sind ebenfalls zahlreich (~ 2000) und stark korreliert. Wenn ich das Lasso verwende, um ein reduziertes Modell für jede Ausgabe...
Ich habe einen Datensatz mit dem folgenden Format. Es gibt ein binäres Ergebnis Krebs / kein Krebs. Jeder Arzt im Datensatz hat jeden Patienten gesehen und ein unabhängiges Urteil darüber abgegeben, ob der Patient Krebs hat oder nicht. Die Ärzte geben dann ihr Konfidenzniveau von 5 an, dass ihre...
Ich gehe die Probleme in den schriftlichen Aufgabenproblemen der Stanford NLP Deep Learning-Klasse durch http://cs224d.stanford.edu/assignment1/assignment1_soln Ich versuche die Antwort für 3a zu verstehen, wo sie nach der Ableitung zum Vektor für das Mittelwort suchen. Angenommen, Sie erhalten...
Hastie und Tibshirani erwähnen in Abschnitt 4.3.2 ihres Buches, dass in der linearen Regressionseinstellung der Ansatz der kleinsten Quadrate tatsächlich ein Sonderfall mit maximaler Wahrscheinlichkeit ist. Wie können wir dieses Ergebnis beweisen? PS: Ersparen Sie keine mathematischen...
Das Folgende verwirrt mich und ich konnte die Antwort an keiner anderen Stelle finden. Ich versuche, R zu lernen, während ich einige Statistiken mache, und als Übung versuche ich, die Ergebnisse der eingebauten R-Funktionen zu überprüfen, indem ich diese auch sozusagen 'von Hand' in R mache Für...
Ich habe das folgende Problem: Ich führe eine mehrfache logistische Regression für mehrere Variablen durch, von denen jede eine nominelle Skala hat. Ich möchte Multikollinearität in meiner Regression vermeiden. Wenn die Variablen kontinuierlich wären, könnte ich den Varianzinflationsfaktor (VIF)...
Wie viele andere fand ich die Ressourcen hier und hier äußerst nützlich für das Verständnis von LSTM-Zellen. Ich bin zuversichtlich, dass ich verstehe, wie Werte fließen und aktualisiert werden, und ich bin zuversichtlich, dass ich auch die genannten "Gucklochverbindungen" usw. hinzufügen kann. In...
Was ist der grundlegende Unterschied zwischen artikelbasierter kollaborativer Filterung und marktbasierter Analyse? Ist das letztere ein Spezialfall des
Bei der Bewertung eines Schätzers sind die beiden wahrscheinlich am häufigsten verwendeten Kriterien das maximale Risiko und das Bayes-Risiko. Meine Frage bezieht sich auf die letztere: Das Bayes-Risiko unter dem vorherigen ist wie folgt definiert:ππ\pi
Ich versuche zu beweisen oder zu widerlegen, dass der Unterschied zwischen Spearmans Korrelation und Kendalls Korrelation nicht mehr als 1 beträgt (oder weniger, je enger desto besser). Ich gehe davon aus, dass es keine Bindungen gibt. Um das Ergebnis anhand eines Zählerbeispiels zu widerlegen,...
Ich möchte nur einige Argumente überprüfen. Wenn mein Originalmuster die Größe und ich es boote, ist mein Denkprozess wie folgt:nnn 1n1n\frac{1}{n} ist die Wahrscheinlichkeit einer Beobachtung aus der Originalprobe. Um sicherzustellen, dass die nächste Ziehung nicht die zuvor untersuchte...
Um meine Frage in einen Zusammenhang zu bringen, ich bin Physiker, aber nur begrenzt mit Statistiken vertraut, und was ich darüber gelernt habe, war vor über 30 Jahren. Ich versuche, etwas über Block-Bootstrapping zu lernen, da diese Technik möglicherweise zur Lösung eines Problems geeignet ist, an...