İstatistikler ve Büyük Veri

Primal , Dual ve Kernel Ridge Regresyonu arasındaki fark nedir ? İnsanlar her üçünü de kullanıyor ve herkesin farklı kaynaklarda kullandığı farklı gösterimden dolayı benim için zor. Birisi bana bu üç kelime arasındaki farkın ne olduğunu basit bir şekilde söyleyebilir mi? Ayrıca, her birinin avantajları ve dezavantajları neler olabilir ve …

19 regression  kernel-trick  ridge-regression 

Veri kümesinin hangi özelliklerinin / değişkenlerinin k-ortalamaları küme çözümü içinde en önemli / baskın olduğunu belirlemenin bir yolu var mı?

19 machine-learning  clustering  k-means  importance 

Tekdüze dağılımın ( U n i f o r m ( a , b ) olup olmadığını doğrulamak istediğini soran bir sorum varUniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) ) normal . Birincisi, herhangi bir dağılımın normalleştirilmesi ne demektir? Ve ikincisi, bir dağılımın normal olup olmadığını nasıl kontrol edeceğiz? X hesaplayarak anlıyorum - meanX−meansdX−meansd \frac{X-\text{mean}}{\text{sd}} …

19 data-transformation  terminology  normalization  standardization 

Gruplar arası bir ANOVA durumuna baktığımızda, önce böyle bir ANOVA testi yaparak, ikincisi post-hoc (Bonferroni, Šidák, vb.) Veya planlı karşılaştırma testleri yaparak ne elde edersiniz? ANOVA adımını neden tamamen atlamıyorsunuz? Böyle bir durumda, gruplar arasında ANOVA'nın bir yararı, Tukey'in HSD'sini post-hoc test olarak kullanabilmektir. İkincisi, ilgili standart hatasını hesaplamak için …

19 hypothesis-testing  anova  multiple-comparisons  post-hoc 

Zaman serileri üzerine bir kitap okuyorum ve aşağıdaki bölümde başımı çizmeye başladım: Birisi benim için sezgiyi açıklayabilir mi? Bu metinden alamadım. İşlemin neden tersine çevrilebilir olması gerekiyor? Buradaki büyük resim nedir? Herhangi bir yardım için teşekkürler. Ben bu konuda yeniyim, bu yüzden bunu açıklarken öğrenci düzeyinde terimleri kullanmak için nazik …

19 time-series  arma 

Tarımsal denemeler hakkında bir veri setim var. Yanıt değişkenim bir yanıt oranıdır: log (tedavi / kontrol). Ben fark arabuluculuk ile ilgileniyorum, bu yüzden RE meta-regresyonlar (ağırlıksız, çünkü etkisi boyutu tahminlerin varyans ile ilgisiz olduğu açık görünüyor) çalıştırıyorum. Her çalışma tahıl verimi, biyokütle verimi veya her ikisini rapor eder. Sadece biyokütle …

19 missing-data  meta-analysis  multiple-imputation  meta-regression 

Çok benziyorlar. Aynı şey mi, sadece farklı isimler olarak mı adlandırılıyorlar?

19 regression  dataset  econometrics 

Yıldız parametrelerini temsil eden iki veri setim var: gözlenen ve modellenen. Bu setlerle iki renkli diyagram (TCD) olarak adlandırılan şeyi yaratıyorum. Burada bir örnek görülebilir: Bir gözlenen veri ve varlık B modelinden çıkarılan verileri sadece bir tane var (siyah çizgiler aldırma, noktalar verileri temsil) bir şeması, ancak birçok farklı olarak …

19 goodness-of-fit  histogram 

Çok katmanlı algılayıcıda (MLP) kullanılan geri yayılım algoritması üzerinde hafif bir karışıklık var . Hata, maliyet fonksiyonu tarafından ayarlanır. Geri çoğaltmada, gizli katmanların ağırlığını ayarlamaya çalışıyoruz. Anlayabildiğim çıkış hatası, yani e = d - y[Abonelikler olmadan]. Sorular: Gizli katman hatası nasıl alınır? Kişi nasıl hesaplar? Geri çoğaltırsam, uyarlanabilir bir filtrenin …

19 machine-learning  neural-networks  backpropagation 

Kayıp fonksiyonunun amacının ne olduğunu kavramaya çalışıyorum ve bunu tam olarak anlayamıyorum. Yani, anladığım kadarıyla kayıp fonksiyonu, yanlış bir kararın "maliyetini" ölçebileceğimiz bir tür metrik sunmaktır. Diyelim ki 30 nesne veri setim var, bunları 20/10 gibi eğitim / test setlerine böldüm. 0-1 kayıp işlevini kullanacağım, bu yüzden sınıf etiketleri setimin …

19 machine-learning  loss-functions 

Veri örneğime en uygun bir gama dağılımının parametrelerini tahmin etmeye çalışıyorum . Veri örneklerinden sadece ortalama , std (ve dolayısıyla varyans ) kullanmak istiyorum , gerçek değerler değil - bunlar her zaman uygulamamda mevcut olmayacak. Bu belgeye göre , şekli ve ölçeği tahmin etmek için aşağıdaki formüller uygulanabilir: Verilerim için …

19 distributions  estimation  gamma-distribution 

Regresyon problemi üzerinde çalışarak "haftanın günü" özelliğinin temsilini düşünmeye başladım. Hangi yaklaşımın daha iyi performans göstereceğini merak ediyorum: bir özellik; Pazartesi için 1/7 değeri; Salı için 2/7 ... 7 özellik: (1, 0, 0, 0, 0, 0, 0) Pazartesi için; (0, 1, 0, 0, 0, 0, 0) Salı günü ... Ağ …

19 machine-learning  neural-networks  feature-construction 

Stokastik gradyan inişinin rastgele bir davranışa sahip olduğunu biliyorum, ama nedenini bilmiyorum. Bununla ilgili bir açıklama var mı?

19 machine-learning  random-variable  gradient-descent 

Ciddi dengesiz veriler üzerinde çalışıyorum. Literatürde, yeniden örnekleme (aşırı veya düşük örnekleme) kullanarak verileri yeniden dengelemek için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. İki iyi yaklaşım: SMOTE: Sentetik Azınlık Aşırı Örnekleme Teknikleri ( SMOTE ) ADASYN: Dengesiz Öğrenme için Uyarlanabilir Sentetik Örnekleme Yaklaşımı ( ADASYN ) ADASYN'i uyarladım çünkü uyarlanabilir yapısı ve çok …

19 classification  dataset  resampling  unbalanced-classes  oversampling 

Bağlam : Bazı eksik verilerle hiyerarşik regresyon. Soru : R'deki eksik verileri ele almak için tam bilgi maksimum olabilirlik (FIML) tahminini nasıl kullanabilirim? Tavsiye edeceğiniz bir paket var mı ve tipik adımlar nelerdir? Çevrimiçi kaynaklar ve örnekler de çok yardımcı olacaktır. Not : Yakın zamanda R'yi kullanmaya başlayan bir sosyal …

19 r  maximum-likelihood  missing-data