«dataset» etiketlenmiş sorular

Özellik seçimi yalnızca eğitim verileri (veya tüm veriler) üzerinde mi yapılmalıdır? Guyon (2003) ve Singhi ve Liu (2006) gibi bazı tartışmalar ve makalelerden geçtim , ancak yine de doğru cevaptan emin değilim. Deneme kurulumum şu şekildedir: Veri seti: 50 sağlıklı kontrol ve 50 hastalıklı hasta (hastalık tahmini ile ilgili olabilecek …

10 dataset  cross-validation  experiment-design  feature-selection 

Bu benim egzersiz verilerim: 200.000 Örnek x 10.000 Özellikler. Bu yüzden eğitim veri matrisim - 200.000 x 10.000. Her örnek için özellikleri oluştururken, her veri kümesini tek tek (bir örnek sonra) kaydederek bellek sorunları olmadan bunu düz bir dosyaya kaydetmeyi başardım. Ancak, şimdi Milk , SVM ışığı veya başka bir …

10 machine-learning  dataset  algorithms  python 

Dünyanın farklı ülkelerinde çocukların hangi düzeyde istatistik öğrendiklerini bilmek istiyorum. Bu konuda neler olduğuna ışık tutan verileri / linkleri önerebilir misiniz? Ben başlayacağım. İsrail: İleri düzey matematik eğitimi alan öğrenciler aşağı yukarı - ortalama, sd, histogram, normal dağılım, çok temel olasılık.

10 dataset  teaching 

Veri aralığının dışında projeksiyon yapmak için regresyon kullanma hakkındaki düşünceleriniz nelerdir? Doğrusal veya güç modeli şekline uyduğundan eminseniz, model veri aralığının ötesinde yararlı olamaz mı? Mesela fiyat bazında hacimim var. İnandığım veri aralığı dışındaki fiyatlar için projeksiyon yapabilmeliyiz. Senin düşüncelerin? VOL PRICE 3044 4.97 2549 4.97 3131 4.98 2708 4.98 …

10 regression  dataset  linear-model 

Ben şanssız makine öğrenme "kova" net bir açıklama bulmak için dolaşmak. Şimdiye kadar anladığım şey, kovalamanın, bir dizi sürekli değerin bir ayrı değerle değiştirildiği dijital sinyal işlemedeki nicemlemeye benzer olmasıdır. Bu doğru mu? Kovalamanın uygulanmasının artıları ve eksileri (bilgi kaybetmenin bariz etkisinin yanı sıra) nelerdir? Kovalamanın nasıl uygulanacağına dair genel …

10 machine-learning  dataset  data-preprocessing 

My da t a s e t :My dataset:My \ \ dataset: 1 : A , B , C, E1:A,B,C,E1: A,B,C,E 2 : A , C, D , E2:A,C,D,E2:A,C,D,E 3 : B , C , E3: B,C,E3:\ \ \ \ \ B,C,E 4 : A , C, D , E4:A,C,D,E4:A,C,D,E …

10 data-mining  dataset  association-rules 

Ayarlar Birçok algoritma tek bir ilişki veya tablo üzerinde çalışırken, gerçek dünyadaki birçok veritabanı bilgileri birden çok tabloda depolar (Domingos, 2003). Question Ne tür algoritmalar çoklu (ilişkisel) tablolardan iyi öğrenir. Özellikle, regresyon ve sınıflandırma görevleri için geçerli olan algoritmalarla ilgileniyorum (ağ analizine yönelik olanlar değil, örneğin bağlantı tahmini). Aşağıda listelenen …

9 regression  machine-learning  classification  dataset 

Diyelim ki 4 olası olayın sıklık örneğine sahibim: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 ve olaylarımın gerçekleşmesi için beklenen olasılıklarım var: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dört olayın gözlemlenen frekanslarının toplamı ile (18) Olayların beklenen frekanslarını hesaplayabilir …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 6 yıl önce kapalı . Şu anda bazı Makine Öğrenimi algoritmalarını kendi başıma uygulamaya çalışıyorum. Birçoğu hata ayıklamak zor olma özelliğine sahiptir, bazı hatalar programın …

9 dataset 

İstatistiklerde nispeten yeniyim ve sorumun tamamen yanlış anlaşılabileceğini anlıyorum. Başka bir algoritmaya karşı kendi algoritmamı test ediyorum. Çıktılar aynı olmasa da, farklılıkların "istatistiksel olarak önemsiz" olduğunu göstermek istiyorum. Demek istediğim, bunu nasıl ölçebilirim?

9 correlation  statistical-significance  dataset 

Bir zaman serisi ölçümlerim var (yükseklikler bir boyutlu seri). Gözlem döneminde, ölçüm süreci bazı zaman noktalarında azalmıştır. Sonuçta elde edilen veriler, verilerde boşlukların bulunduğu NaN'lere sahip bir vektördür. MATLAB kullanarak, otokorelasyon ( autocorr) hesaplanırken ve sinir ağları ( nnstart) uygulanırken bu bana bir soruna neden oluyor . Bu boşluklar / …

9 time-series  dataset  matlab  autocorrelation  missing-data 

Farklı dağılımları ve formları takip eden 2 boyutlu veri noktalarının veri setlerini arıyorum (her veri noktası iki değerin (x, y) bir vektörü). Bu tür verileri oluşturmak için kod da yardımcı olacaktır. Bazı kümeleme algoritmalarının nasıl çalıştığını çizmek / görselleştirmek için bunları kullanmak istiyorum. İşte bazı örnekler: bulut verisi gibi yıldız …

9 distributions  data-visualization  clustering  dataset 

Araştırdığımız çeşitli veri-vizyon tekniklerini test etmek için kullanabileceğimiz mevcut veri kümelerini arıyorum. R dahil olanlar gibi çeşitli kaynaklar biliyorum (deneyin plot(Orange)veya bakın burada ). Ama bunu bir adım ileri götürmek istiyorum: Bir görselleştirme aracını test etmek için en iyi gerçek dünya veri kümeleri hangileri? Akademik makalelerde hangi veri kümelerini kullandınız …

9 data-visualization  dataset  teaching 

Bu yüzden, Hamming Distance kullanarak biyometrik özellikteki bir kişinin kimliğini doğrulamaya çalıştığım 16 denemem var. Eşik değer 3,5'e ayarlandı. Verilerim aşağıda ve yalnızca deneme 1 Gerçek Olumludur: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction