Ich habe gesehen, dass es mehrere Clustering-Algorithmen gibt (zum Beispiel CHAMELEON oder sogar Spectral Clustering), die die Daten in einen gewichteten (oder manchmal ungewichteten) k-Nächsten-Nachbarn-Graphen konvertieren, basierend auf den Abständen zwischen Punkten / Beobachtungen / Zeilen und...
Ist es möglich, ein statistisches Modell zu erstellen, das die nächste Bewegung in einem Diagramm ausschließlich auf der Grundlage vergangener Bewegungen und der Struktur des Diagramms vorhersagt? Ich habe ein Beispiel gemacht, um das Problem zu veranschaulichen: Die Zeit ist diskret . In jeder...
Ich habe eine Diagramminstanz mit gewichteten gerichteten Kanten, deren Werte im Bereich [-1,1] liegen können. Ich muss Clustering in diesem Diagramm durchführen, um Gruppen herauszufinden, in denen Eckpunkte stärker korreliert sind. Ich habe nach mehreren Algorithmen gesucht, die auf Clustering...
In der von mir belegten Klasse "Statistikmethoden" auf MS-Ebene habe ich verschiedene lineare Modelle für den experimentellen Entwurf kennengelernt. Nehmen wir zum Beispiel Für das zufällige vollständige Blockdesign (RCBD) Modell ( i , die den Block, j die Behandlungen darstellen), β die...
Ich habe versucht, Cox 'Theorem und die damit verbundenen Probleme zu verstehen. Es gibt so viele Informationen zu diesem Thema, dass ich hinsichtlich des genauen Zustands des Satzes verwirrt bin. Ich habe festgestellt, dass es drei Hauptthemen gibt, aber da sie eine Vielzahl von Themen abdecken,...
Ich habe die großartigen Kommentare zum Umgang mit fehlenden Werten vor dem Anwenden von SVD gelesen, möchte aber anhand eines einfachen Beispiels wissen, wie dies funktioniert: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Wenn ich in der obigen Matrix die NA-Werte...
Im Wikipedia-Eintrag für das Akaike-Informationskriterium lesen wir unter Vergleich mit BIC (Bayesianisches Informationskriterium), dass ... AIC / AICc hat theoretische Vorteile gegenüber BIC ... AIC / AICc leitet sich aus Informationsprinzipien ab; BIC ist nicht ... BIC hat einen Prior von 1 / R...
Ich habe eine naive Frage zur Entscheidungstheorie. Wir berechnen die Wahrscheinlichkeiten verschiedener Ergebnisse unter Annahme bestimmter Entscheidungen und weisen jedem Ergebnis Dienstprogramme oder Kosten zu. Wir finden die optimale Entscheidung, indem wir die mit dem größten erwarteten Nutzen...
Lassen XXX eine Zufallsvariable sein, die Werte in einer Menge annimmt XX\mathcal{X}. Die Verteilung vonXXXist nicht einheitlich, aber es gibt eine TeilmengeA∈XA∈XA\in\mathcal{X} Das ist "einheitlich": alle Ereignisse in AAA mit gleicher Wahrscheinlichkeit auftreten. Können wir die Entropie von...
Im Jahr 2015 veröffentlichten Tishby und Zaslavsky ein bekanntes Papier, in dem behauptet wurde, dass das sogenannte Prinzip des Informationsengpasses verwendet werden könnte, um das Verhalten tiefer neuronaler Netze zu verstehen. In einem neueren Artikel (April 2017) erweitern Schwartz-Ziv und...
"Entropie" erfasst grob den Grad der "Information" in einer Wahrscheinlichkeitsverteilung. Für diskrete Verteilungen gibt es eine weitaus genauere Interpretation: Die Entropie einer diskreten Zufallsvariablen ist eine Untergrenze für die erwartete Anzahl von Bits, die zur Übertragung des...
Dichtevorhersagen sind universeller als Punktvorhersagen; Sie liefern Informationen über die gesamte vorhergesagte Verteilung einer Zufallsvariablen und nicht über eine konkrete Funktion derselben (wie den vorhergesagten Mittelwert, den Median, das Quantil usw.). Durch die Verfügbarkeit einer...
Um zu veranschaulichen, was ich meine, betrachten Sie bitte das folgende hypothetische Szenario: Die Lieblingszahl einer Person wird mit der atomlosen Dichtefunktion zufällig verteilt .x ∈ [ - 1 , 1 ]x∈[−1,1]x\in[-1,1]f( x )f(x)f(x) Nehmen wir außerdem an, dass diese Person (nachdem sie erkannt...