Als «algorithms» getaggte Fragen

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Ein Beispiel: LASSO-Regression unter Verwendung von glmnet für binäre Ergebnisse

Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45,...

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Wer hat die erste Standardtabelle erstellt?

Ich bin dabei, die normale Standardtabelle in meiner Einführungsstatistikklasse einzuführen, und das hat mich gefragt: Wer hat die erste normale Standardtabelle erstellt? Wie haben sie es gemacht, bevor Computer kamen? Ich schaudere, wenn ich an jemanden denke, der tausend Riemann-Summen von Hand...

normal-distribution algorithms history tables

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Bester PCA-Algorithmus für eine Vielzahl von Funktionen (> 10K)?

Ich habe dies zuvor bei StackOverflow gefragt, aber es scheint, als wäre es hier angemessener, da es auf SO keine Antworten gab. Es ist eine Art Schnittstelle zwischen Statistik und Programmierung. Ich muss Code schreiben, um PCA (Principal Component Analysis) durchzuführen. Ich habe die bekannten...

pca algorithms model-evaluation high-dimensional

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Messung von Entropie / Information / Mustern einer 2d-Binärmatrix

Ich möchte die Entropie / Informationsdichte / Musterähnlichkeit einer zweidimensionalen binären Matrix messen. Lassen Sie mich zur Verdeutlichung einige Bilder zeigen: Diese Anzeige sollte eine ziemlich hohe Entropie haben: EIN) Dies sollte eine mittlere Entropie haben: B) Diese Bilder sollten...

algorithms binary-data entropy pattern-recognition information

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Periodenerkennung einer generischen Zeitreihe

Dieser Beitrag ist die Fortsetzung eines anderen Beitrags, der sich auf eine allgemeine Methode zur Erkennung von Ausreißern in Zeitreihen bezieht . Grundsätzlich bin ich an dieser Stelle an einer robusten Methode interessiert, um die Periodizität / Saisonalität einer allgemeinen Zeitreihe zu...

time-series algorithms frequency real-time

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Effiziente lineare Online-Regression

Ich analysiere einige Daten, bei denen ich eine normale lineare Regression durchführen möchte. Dies ist jedoch nicht möglich, da ich es mit einer Online-Einstellung mit einem kontinuierlichen Strom von Eingabedaten zu tun habe (die schnell zu groß für Speicher werden) und benötigt um...

time-series regression algorithms real-time

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Was ist ein guter Algorithmus zum Schätzen des Medians eines riesigen Datensatzes mit einmaligem Lesen?

Ich suche einen guten Algorithmus (dh minimale Berechnung, minimale Speicheranforderungen), um den Median eines Datensatzes zu schätzen, der zu groß zum Speichern ist, sodass jeder Wert nur einmal gelesen werden kann (es sei denn, Sie speichern diesen Wert explizit). Es gibt keine Grenzen für die...

algorithms median large-data

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Optimierte Implementierungen des Random Forest-Algorithmus

Mir ist aufgefallen, dass es einige Implementierungen von Random Forest wie ALGLIB, Waffles und einige R-Pakete gibt randomForest. Kann mir jemand sagen, ob diese Bibliotheken hoch optimiert sind? Entsprechen sie im Wesentlichen den Zufallsforsten, wie in den Elementen des statistischen Lernens...

random-forest algorithms model-evaluation

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Was ist der Unterschied zwischen dem Vorwärts-Rückwärts- und dem Viterbi-Algorithmus?

Ich möchte wissen, was die Unterschiede zwischen dem Vorwärts-Rückwärts-Algorithmus und dem Viterbi-Algorithmus für die Inferenz in Hidden-Markov-Modellen (HMM)

algorithms hidden-markov-model viterbi-algorithm forward-backward

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Welcher Algorithmus wird bei der linearen Regression verwendet?

Normalerweise höre ich von "gewöhnlichen kleinsten Quadraten". Ist das der am häufigsten verwendete Algorithmus für die lineare Regression? Gibt es Gründe, einen anderen zu

regression least-squares algorithms computational-statistics numerics

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Was sind die Unterschiede zwischen Hidden-Markov-Modellen und neuronalen Netzen?

Ich mache mich in Statistiken nur nass, also tut es mir leid, wenn diese Frage keinen Sinn ergibt. Ich habe Markov-Modelle verwendet, um versteckte Zustände (unfaire Casinos, Würfelwürfe usw.) und neuronale Netze vorherzusagen und die Klicks der Benutzer auf eine Suchmaschine zu untersuchen. Beide...

data-mining algorithms neural-networks markov-process

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Ungefähre mit Hilfe von Monte - Carlo - Simulation

Ich habe mir kürzlich die Monte-Carlo-Simulation angesehen und sie verwendet, um Konstanten wie (Kreis in einem Rechteck, proportionale Fläche) anzunähern.ππ\pi Ich kann mir jedoch keine entsprechende Methode vorstellen, um den Wert von [Eulers Zahl] mithilfe der Monte-Carlo-Integration zu...

simulation monte-carlo algorithms random-generation numerical-integration

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Backpropagation vs. genetischer Algorithmus für das Training des neuronalen Netzwerks

Ich habe ein paar Artikel gelesen, in denen die Vor- und Nachteile der einzelnen Methoden erörtert wurden. Einige argumentieren, dass GA keine Verbesserung bei der Suche nach der optimalen Lösung bringt, während andere zeigen, dass sie effektiver ist. Es scheint, dass GA in der Literatur im...

neural-networks genetic-algorithms backpropagation

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Data Mining: Wie soll ich vorgehen, um das funktionale Formular zu finden?

Ich bin gespannt auf wiederholbare Verfahren , die verwendet werden können , die funktionale Form der Funktion zu entdecken , y = f(A, B, C) + error_termwo meine einzige Eingabe eine Reihe von Beobachtungen ist ( y, A, Bund C). Bitte beachten Sie, dass die Funktionsform funbekannt ist. Betrachten...

regression machine-learning algorithms model-selection data-mining

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Unterschied zwischen Standard- und sphärischen k-Means-Algorithmen

Ich würde gerne verstehen, was der Hauptunterschied in der Implementierung zwischen Standard- und sphärischen K-Mittel-Clustering-Algorithmen ist. In jedem Schritt berechnet k-means die Abstände zwischen Elementvektoren und Cluster-Schwerpunkten und ordnet das Dokument diesem Cluster zu, dessen...

clustering data-mining algorithms k-means

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Bester Banditenalgorithmus?

Der bekannteste Algorithmus für Banditen ist der Upper Confidence Bound (UCB), der diese Klasse von Algorithmen bekannt gemacht hat. Seitdem gehe ich davon aus, dass es jetzt bessere Algorithmen gibt. Was ist der derzeit beste Algorithmus (in Bezug auf empirische Leistung oder theoretische...

machine-learning algorithms theory reinforcement-learning multiarmed-bandit

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Wie definiere ich die Abbruchbedingung für den Gradientenabstieg?

Eigentlich wollte ich Sie fragen, wie ich die Abschlussbedingung für den Gefälleabstieg definieren kann. Kann ich es basierend auf der Anzahl der Iterationen stoppen, dh Parameterwerte für beispielsweise 100 Iterationen berücksichtigen? Oder sollte ich so warten, dass die unterschiedlichen Werte...

algorithms optimization gradient-descent

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Algorithmus zur dynamischen Überwachung von Quantilen

Ich möchte das Quantil einiger Daten schätzen. Die Daten sind so groß, dass sie nicht im Speicher gespeichert werden können. Und Daten sind nicht statisch, es kommen immer neue Daten. Kennt jemand einen Algorithmus zur Überwachung der Quantile der bisher beobachteten Daten mit sehr begrenztem...

algorithms quantiles

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Lehrbuch zur * Theorie * neuronaler Netze / ML-Algorithmen?

Jedes Lehrbuch, das ich bisher gesehen habe, beschreibt ML-Algorithmen und wie man sie implementiert. Gibt es auch ein Lehrbuch, das Theoreme und Beweise für das Verhalten dieser Algorithmen erstellt? zB, dass unter den Bedingungen Gradientenabstieg immer zu A , B , C führt

machine-learning mathematical-statistics references algorithms

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Ist es möglich, eine Reihe von Statistiken zu erstellen, die eine große Anzahl von Stichproben beschreiben, sodass ich dann einen Boxplot erstellen kann?

Ich muss sofort klarstellen, dass ich ein praktizierender Softwareentwickler bin, kein Statistiker, und dass meine College-Statistik-Klasse schon sehr lange her ist… Allerdings würde ich gerne wissen, ob es eine Methode zum Sammeln einer Reihe von beschreibenden Statistiken gibt, mit der dann ein...

algorithms median quantiles