Ich habe versucht, die Injektion von zufälligen Punkten innerhalb eines Kreises so zu simulieren, dass jeder Teil des Kreises die gleiche Wahrscheinlichkeit hat, einen Defekt zu haben. Ich habe erwartet, dass die Anzahl pro Fläche der resultierenden Verteilung einer Poisson-Verteilung folgt, wenn...
Ich interessiere mich für die geometrische Bedeutung der Mehrfachkorrelation RRR und des Bestimmungskoeffizienten R2R2R^2 in der Regression yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} + \epsilon_i oder für die Vektorschreibweise...
Ich versuche die Unterschiede zwischen den linearen Dimensionalitätsreduktionsmethoden (z. B. PCA) und den nichtlinearen Methoden (z. B. Isomap) zu verstehen. Ich kann nicht ganz verstehen, was die (Nicht-) Linearität in diesem Zusammenhang impliziert. Ich lese aus Wikipedia , dass Im Vergleich...
In der Regel wird die Wahrscheinlichkeitstheorie mit Kolgomorovs Axiomen unterrichtet. Akzeptieren die Bayesianer auch Kolmogorovs
Bei einer klassischen Definition eines Ausreißers als Datenpunkt außerhalb des 1,5 * IQR aus dem oberen oder unteren Quartil wird von einer nicht verzerrten Verteilung ausgegangen. Ist die beste Methode zum Erkennen eines Ausreißers durch Analysieren einer Transformation der ursprünglichen Funktion...
Ich habe 50.000 Bilder wie diese beiden: Sie zeigen Diagramme von Daten. Ich wollte Funktionen aus diesen Bildern extrahieren, also verwendete ich den von Theano (deeplearning.net) bereitgestellten Autoencoder-Code. Das Problem ist, dass diese Autoencoder anscheinend keine Funktionen kennen....
In Alex Krizhevsky et al. Imagenet-Klassifikation mit tiefen neuronalen Faltungsnetzen zählt sie die Anzahl der Neuronen in jeder Schicht auf (siehe Abbildung unten). Die Eingabe des Netzwerks ist 150.528-dimensional und die Anzahl der Neuronen in den verbleibenden Schichten des Netzwerks wird...
Maschinelles Lernen (ML) verwendet stark lineare und logistische Regressionstechniken. Es stützt sich auch auf Feature - Engineering - Techniken ( feature transform, kernelusw.). Warum wird in ML nichts über variable transformation(zB power transformation) erwähnt? (Ich höre zum Beispiel nie...
Ich verwende derzeit Twitter's AnomalyDetection in R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection . Dieser Algorithmus ermöglicht die Erkennung von Zeitreihenanomalien für Daten mit Saisonalität. Frage: Gibt es ähnliche Algorithmen (die Kontrolle der Saisonalität spielt keine Rolle)? Ich versuche,...
Ich versuche eine Zeitreihenanalyse durchzuführen und bin neu in diesem Bereich. Ich habe eine tägliche Zählung eines Ereignisses von 2006-2009 und möchte ein Zeitreihenmodell dazu passen. Hier sind die Fortschritte, die ich gemacht habe: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25)...
Ich habe 17 Jahre (1995 bis 2011) Sterbeurkunde-Daten in Bezug auf Selbstmord-Todesfälle für einen Staat in den USA. Es gibt viele Mythen über Selbstmorde und die Monate / Jahreszeiten. Nachdem ich überprüft habe, bekomme ich kein klares Gefühl für die angewandten Methoden oder das Vertrauen in die...
Bei Datenpunkten mit jeweils Merkmalen werden als und die anderen als . Jedes Merkmal erhält zufällig einen Wert von (gleichmäßige Verteilung). Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass es eine Hyperebene gibt, die die beiden Klassen aufteilen kann?d n / 2 0 n / 2 1 [ 0 , 1 ]nnndddn / 2n/2n/2000n /...
Diese Frage ist also etwas chaotisch, aber ich werde bunte Grafiken einfügen, um das auszugleichen! Zuerst der Hintergrund, dann die Frage (n). Hintergrund Angenommen, Sie haben eine nnn dimensionale multinomiale Verteilung mit gleichen Wahrscheinlichkeitswerten über die nnn Kategorien. Sei...
Wie lautet die algebraische Notation zur Berechnung des Vorhersageintervalls für die multiple Regression? Es klingt albern, aber ich habe Probleme, eine klare algebraische Notation dafür zu finden.
Ein üblicher Ansatz zur Klassifizierung von Texten besteht darin, einen Klassifikator aus einem Wortsack zu schulen. Der Benutzer nimmt den zu klassifizierenden Text und zählt die Häufigkeit der Wörter in jedem Objekt, gefolgt von einer Art Beschnitt, um die resultierende Matrix in einer...
Ich weiß, dass meine Frage / mein Titel nicht sehr spezifisch ist, deshalb werde ich versuchen, es zu klären: Künstliche neuronale Netze sind relativ streng aufgebaut. Natürlich werden sie im Allgemeinen von der Biologie beeinflusst und versuchen, ein mathematisches Modell realer neuronaler Netze...
Wie wir alle wissen, gibt es zwei Methoden, um das logistische Regressionsmodell zu bewerten, und sie testen sehr unterschiedliche Dinge Vorhersagekraft: Erhalten Sie eine Statistik, die misst, wie gut Sie die abhängige Variable basierend auf den unabhängigen Variablen vorhersagen können. Die...
Soweit meine gesammelten (und knappen) statistischen Kenntnisse dies zulassen , habe ich verstanden, dass, wenn Zufallsvariablen sind, sie, wie der Begriff impliziert, unabhängig und identisch verteilt sind.X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n Mein Anliegen ist hier die frühere Eigenschaft von...
ANOVA gegen multiple lineare Regression? Ich verstehe, dass diese beiden Methoden anscheinend dasselbe statistische Modell verwenden. Unter welchen Umständen sollte ich jedoch welche Methode anwenden? Was sind die Vor- und Nachteile dieser Methoden im Vergleich? Warum wird ANOVA in...
Die Inspiration für diese Frage stammt aus dem bekannten Artikel Statistical Modeling: The Two Cultures von Leo-Breiman (Open Access verfügbar). Der Autor vergleicht zwei seiner Meinung nach unterschiedliche Ansätze zur Datenanalyse und geht dabei auf Schlüsselideen der klassischen Statistik und...