İstatistikler ve Büyük Veri

Girişin bir cep telefonu hesabının ilk 21 günü için zaman serisi ses kullanım verileri (saniye cinsinden) olduğu bir zaman serisi sınıflandırma problemi üzerinde çalışıyorum. İlgili hedef değişken, söz konusu hesabın 35-45 günlük aralıkta iptal edilip edilmediğidir. Bu bir ikili sınıflandırma problemidir. Şimdiye kadar denediğim yöntemlerden (değişen derecelerde) çok kötü sonuçlar …

11 time-series  classification 

Tahmin için R'nin neuralnetpaketini ( burada dokümantasyon ) kullanmaya çalışıyorum . İşte yapmaya çalıştığım şey: library(neuralnet) x <- cbind(runif(50, min=1, max=500), runif(50, min=1, max=500)) y <- x[, 1] * x[, 2] train <- data.frame(x, y) n <- names(train) f <- as.formula(paste('y ~', paste(n[!n %in% 'y'], collapse = ' + '))) …

11 r  neural-networks  prediction  error 

Bağımlı değişkenin günlüğe kaydedildiği ve bağımsız bir değişkenin doğrusal olduğu doğrusal bir regresyon modelim var. Önemli bir bağımsız değişken için eğim katsayısı negatif: . Nasıl yorumlanacağından emin değilim.- .0564−.0564-.0564 Mutlak değeri kullanıyor muyum ve bunu böyle bir negatif haline mi çeviriyorum: ( exp( 0.0564 ) - 1 ) ⋅ 100 …

11 linear-model  interpretation  regression-coefficients 

Maksimum olabilirlik tahmini ve maksimum posteriori tahmin hakkında okudum ve şimdiye kadar sadece maksimum olabilirlik tahmini ile somut örneklerle karşılaştım. Maksimum posteriori kestirime ilişkin bazı soyut örnekler buldum, ancak üzerinde sayılarla henüz somut bir şey yok: S Çok ezici olabilir, sadece soyut değişkenler ve işlevlerle çalışabilir ve bu soyutlukta boğulmamak …

11 bayesian  estimation  posterior 

, Diyelim ki, Rasgele değişkenlerin bir dizi göz önüne alındığında, için i = 1 , 2 , . . . , n , ampirik ortalama kez beklenen sayıda sınırlamak çalışıyorum 1Xi∈[0,1]Xi∈[0,1]X_i \in [0,1]i=1,2,...,ni=1,2,...,ni = 1,2,...,n,numuneleri çizmeye devam ettikçec≥0değerini aşacaktır, yani: T d e f = n ∑ j=1P({ 11n∑ni=1Xi1n∑i=1nXi\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_ic≥0c≥0c …

11 mathematical-statistics  expected-value  bounds 

Finansal getiri zaman serisinin tüm varyans / std hata şey anlamaya çalışıyorum ve ben sıkışmış düşünüyorum. Beklenen değeri 1.00795 olan ve 0.000228 (std. Dev 0.0.012) varyantı olan bir dizi aylık hisse senedi iade verilerim (buna diyelim). Yıllık getiri en kötü durumda hesaplamak çalışıyorum (diyelim ki beklenen değer eksi standart hata …

11 time-series  variance  independence  finance 

Bunun bu site için uygun olup olmadığından emin değilim, ancak bilgisayar bilimlerinde (uygulamalı matematikte BS) MSE'ye başlıyorum ve makine öğreniminde güçlü bir arka plan elde etmek istiyorum (büyük olasılıkla bir doktora yapacağım). Alt çıkarlarımdan biri sinir ağları. YSA'lar için iyi bir matematiksel altyapı nedir? Makine öğreniminin diğer alanlarında olduğu gibi, …

11 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  references 

Ödül dağılımı hakkında herhangi bir bilgimizin olmadığı çok kollu bir haydut sorunu üzerinde çalışıyorum. Bilinen bağlı bir dağıtım ve destekli genel dağıtımlar için pişmanlık sınırlarını garanti eden birçok makale buldum [0,1]. Ödül dağıtımının desteği konusunda garantisi olmayan bir ortamda iyi performans göstermenin bir yolu olup olmadığını öğrenmek istiyorum. Parametrik olmayan …

11 references  multiarmed-bandit 

N boyutlu bir alanda bir dizi veri noktam var. Buna ek olarak, aynı N boyutlu alanda da bir sentroidim var. Göreceli mesafe bilgilerini orijinal alanda tutarken bu veri noktalarını iki boyutlu bir uzaya yansıtmama izin verebilecek herhangi bir yaklaşım var mı? PCA doğru mu?

11 data-visualization  pca  multidimensional-scaling 

Diyelim ki iki parametre var, ve . Ayrıca iki maksimum olasılık ve ve bu parametreler için iki güven aralığımız var. için bir güven aralığı oluşturmanın bir yolu var mı ?p 2 ^ p 1 ^ p 2 p 1 p 2p1p1p_1p2p2p_2p1^p1^\hat{p_1}p2^p2^\hat{p_2}p1p2p1p2p_1p_2

11 confidence-interval 

Kovaryans matrisleri için "en iyi" metrikler nelerdir ve neden? Bana göre, Frobenius & c'nin uygun olmadığı ve açı parametrelerinin de sorunları var. Sezgisel olarak bu ikisi arasında bir uzlaşma isteyebilir, ancak akılda tutulması gereken başka yönler olup olmadığını ve belki de iyi kurulmuş standartları bilmek istiyorum. Ortak metriklerin kovaryans matrisleri …

11 covariance  metric 

\: \ {- n, ~ - (n-1), ~ ..., ~ n-1, ~ n \} ^ d \ 'nin eşit olarak seçilmiş bir elementinin Öklid normunun ne sıklıkta üst sınırları olduğu bilinir :{−n, −(n−1), ..., n−1, n}d{−n, −(n−1), ..., n−1, n}d\:\{-n,~-(n-1),~...,~n-1,~n\}^d\: belirli bir eşik değerden daha büyük olacak mı? Ben esas …

11 uniform  extreme-value  bounds 

Bir kovaryans matrisi var ve hiyerarşik kümeleme kullanarak (örneğin, bir kovaryans matrisi sıralamak için) değişkenleri kümelerine bölümlemek istiyorum .kn × nnxnn \times nkkk Değişkenler arasında tipik bir mesafe işlevi var mı (yani kare kovaryans matrisinin sütunları / satırları arasında)? Ya da daha fazlası varsa, konuyla ilgili iyi bir referans var …

11 clustering  covariance  distance-functions  distance 

Lütfen kategorik bir değişkeni (faktörü) dikey polinom kontrast değişkenleri kümesine nasıl verimli bir şekilde yeniden kodlayacağımı düşünün. Birçok kontrast değişkeni türü için (örn. Sapma, basit, Helmert, vb.) Geçiş: Kontrast katsayısı matrisi türüne karşılık gelir. Kod matrisini elde etmek için ters veya genelleştirerek ters çevirin. Örneğin: Suppose there is 3-group factor …

11 contrasts  polynomial 

Daha önce tahmin ediciye yönelik sonuçları veren örnekleme dağılımlarını bilinmeyen parametre açısından öğrendim. Örneğin, numune alma dağılımları için β 0 ve β 1 lineer regresyon modelinde Y, i = β O + β 1 x i + ε iβ^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1Yben= βÖ+ β1Xben+ εbenYben=βÖ+β1Xben+εbenY_i = \beta_o + \beta_1 X_i + \varepsilon_i β^0∼ …

11 regression  self-study  bayesian  mathematical-statistics  sampling