İstatistikler ve Büyük Veri

Python scikit-learn kılavuzundaki regresyon metriklerini okuyordum ve her birinin kendi formülü olmasına rağmen, ve varyans skoru arasındaki farkın ne olduğunu ve bu nedenle değerlendirmek için ne zaman veya daha fazla kullanıldığını sezgisel olarak anlayamıyorum. benim modellerim.R,2R,2R^2

12 regression  variance  scikit-learn  r-squared  model-evaluation 

Birkaç özet istatistik vardır. Bir dağılımın yayılımını tanımlamak istediğinizde, örneğin standart sapmayı veya Gini katsayısını kullanabilirsiniz . Standart sapmanın merkezi eğilime, yani ortalamadan sapmaya ve Gini katsayısının genel dağılım ölçümüne dayandığını biliyorum. Ayrıca Gini katsayısının alt ve üst sınırı olduğunu [0 1] ve standart sapmanın olmadığını biliyorum . Bu özellikleri …

12 standard-deviation  descriptive-statistics  gini 

(Derin) Takviye Öğrenimi (RL) ile ilgileniyorum . Bu alana dalmadan önce Oyun Teorisi (GT) dersini almalıyım ? GT ve RL nasıl ilişkilidir?

12 deep-learning  reinforcement-learning  game-theory 

Pg. 34 İstatistiksel Öğrenmeye Giriş : \newcommand{\Var}{{\rm Var}} Matematiksel kanıt bu kitabın kapsamı dışındadır olsa da, beklenen testi MSE, verilen değer için olduğunu göstermek mümkündür x0x0x_0 : daima üç temel miktarlarda toplamından ayrılacak olabilir varyans ait f^(x0)f^(x0)\hat{f}(x_0) , kare önyargı arasında f^(x0)f^(x0)\hat{f}(x_0) ve hata terimleri varyansı εε\varepsilon . Yani, E(y0−f^(x0))2=Var(f^(x0))+[Bias(f^(x0))]2+Var(ε)E(y0−f^(x0))2=Var(f^(x0))+[Bias(f^(x0))]2+Var(ε) …

12 machine-learning  variance 

Bu benim sık sık kamptan gelen ve Bayesci veri analizi yapmak için ilk denemem. A. Gelman'ın Bayesian Veri Analizinden bir dizi ders ve birkaç bölüm okudum. Seçtiğim ilk az ya da çok bağımsız veri analizi örneği tren bekleme süreleridir. Kendi kendime sordum: bekleme sürelerinin dağılımı nedir? Veri kümesi bir blogda …

12 bayesian  pymc 

Şu anda rastgele testler öğreniyorum. Aklıma iki soru geliyor: Evet, p-değerinin randomizasyon testi ile nasıl hesaplandığı kolay ve sezgiseldir (sanırım permütasyon testi ile aynıdır?). Ancak, normal parametrik testlerde yaptığımız gibi nasıl% 95'lik bir güven aralığı oluşturabiliriz? Washington Üniversitesi'nden permütasyon testleri ile ilgili bir belge okuduğumda , 13. sayfada şöyle bir …

12 confidence-interval  p-value  permutation-test 

Pekiştirme öğrenmesinde doğrusal fonksiyon yaklaşımı genellikle büyük durum uzayları olduğunda kullanılır. (Arama tabloları mümkün olmadığında.) Lineer fonksiyon yaklaşımı ile S -S-Q- değeri formu, Q ( s , a ) = w1f1( s , a ) + w2f2( s , a ) + ⋯ ,S(s,bir)=w1f1(s,bir)+w2f2(s,bir)+⋯,Q(s,a) = w_1 f_1(s,a) + w_2 f_2(s,a) …

12 machine-learning  feature-selection  reinforcement-learning 

Klasik bir arabuluculuk modelinde, aşağıdaki şemada gösterilen yollarımız var , buradaki M'nin X ve Y arasındaki aracılık etkisini test etmenin ilk adımı, X'in Y ile önemli ölçüde korele olmasıdır (şekilde A panelinde gösterildiği gibi). Ancak, a Yolu ve B Yolu'nun güçlü olduğu, ancak C Yolu'nun olmadığı bir durumla karşılaştım . …

12 mediation  path-model 

Faktör analizi varimax, quartimax, equamax, promax, oblimin vb. Neden "equa-max" veya "quarti-max" olarak adlandırılıyor? Eksenler veya matrisler böyle bir isme sahip olacak şekilde nasıl döndürülür? Ne yazık ki, çoğu 1950'ler-1970'lerde icat edildi, bu yüzden yazarlarıyla iletişim kuramıyorum.

12 factor-analysis  terminology  factor-rotation 

R için oldukça yeniyim. Zaman serisi analizlerini okumaya çalıştım ve çoktan bitirdim Shumway ve Stoffer'ın Zaman serisi analizi ve uygulamaları 3. Baskı , Hyndman'ın Mükemmel Tahmini: İlkeler ve Uygulama Avril Coghlan'ın R Serilerini Zaman Serisi Analizi için Kullanma A. Ian McLeod ve arkadaşları R ile Zaman Serisi Analizi Dr. Marcel …

12 r  time-series 

Doğrusal bir destek vektör makinesi eğitimi sürecini anlamaya çalışıyorum . SMV'lerin özelliklerinin, ikinci dereceden bir programlama çözücüsü kullanmaktan çok daha hızlı bir şekilde optimize edilmelerine izin verdiğini anlıyorum, ancak öğrenme amaçları için bunun nasıl çalıştığını görmek istiyorum. Eğitim verileri set.seed(2015) df <- data.frame(X1=c(rnorm(5), rnorm(5)+5), X2=c(rnorm(5), rnorm(5)+3), Y=c(rep(1,5), rep(-1, 5))) df …

12 r  svm  optimization 

Evrişimli sinir ağlarını çalışıyorum ve uygulamaya çalışıyorum, ancak bu sorunun genel olarak çok katmanlı algılayıcılar için geçerli olduğunu düşünüyorum. Ağımdaki çıkış nöronları her sınıfın aktivasyonunu temsil eder: en aktif nöron, belirli bir girdi için öngörülen sınıfa karşılık gelir. Eğitim için çapraz entropi maliyetini göz önünde bulundurmak için, ağın sonuna bir …

12 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  nonlinear  softmax 

GWAS'ta kement regresyonu için "glmnet" kullanıyorum. Bazı varyantlar ve bireyler eksik değerlere sahiptir ve glmnet'in eksik değerleri işleyemediği görülmektedir. Bunun için herhangi bir çözüm var mı? veya kement regresyonunda eksik değerleri işleyebilecek başka bir paket var mı? İşte senaryolarım. > library(glmnet) > geno6<-read.table("c6sigCnt.geno") > geno6[1:10,1:10] #genotype file (0,1,2 for minor …

12 missing-data  lasso  glmnet 

PRML okuyorum ve resmi anlamıyorum. Resmi anlamak için bazı ipuçları verebilir misiniz ve bir Gauss dağılımındaki MLE varyansının neden taraflı olduğu? formül 1.55: formül 1.56 σ 2 M L E =1μMLE=1N∑n=1NxnμMLE=1N∑n=1Nxn \mu_{MLE}=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^N x_n σ2MLE=1N∑n=1N(xn−μMLE)2σMLE2=1N∑n=1N(xn−μMLE)2 \sigma_{MLE}^2=\frac{1}{N}\sum_{n=1}^{N}(x_n-\mu_{MLE})^2

12 machine-learning  self-study  maximum-likelihood 

MCMC yöntemlerini kullanarak araştırma makaleleri okuyorum ve çoğunun eser grafikler sağladığını görüyorum. Monte Carlo Markov Zinciri'nde neden iz alanlarına ihtiyacımız var? İzleme parametresi neyi gösterir?

12 data-visualization  mcmc