«metric» etiketlenmiş sorular

'Öklid mesafesinin yüksek boyutlarda iyi bir mesafe olmadığını' okudum. Sanırım bu ifadenin boyutluluk laneti ile bir ilgisi var, ama tam olarak ne? Ayrıca 'yüksek boyutlar' nedir? 100 özelliği olan Öklid mesafesini kullanarak hiyerarşik kümeleme uyguluyorum. Bu ölçümü kullanmak kaç özelliğe kadar 'güvenli'?

239 machine-learning  clustering  distance-functions  metric  high-dimensional 

Merak ediyorum, ve ile iki normal dağılım verildi.σ 2 , μ 2σ1, μ1σ1, μ1\sigma_1,\ \mu_1σ2, μ2σ2, μ2\sigma_2, \ \mu_2 İki dağılımın üst üste gelen bölgelerinin yüzdesini nasıl hesaplayabilirim? Bu sorunun belirli bir adı olduğunu varsayalım, bu sorunu tanımlayan herhangi bir adın farkında mısınız? Bunun herhangi bir uygulamasından haberdar mısınız (örneğin, …

46 normal-distribution  similarities  metric  bhattacharyya 

Her zaman bilgi alımı bağlamında olmasına rağmen, bazı hatırlama ve kesinlik tanımlarını okudum. Birisini bunu bir sınıflandırma bağlamında biraz daha açıklayabilir ve belki bazı örnekler gösterebilir mi diye merak ediyordum. Örneğin, bana% 60 hassasiyet ve% 95 geri çağırma sağlayan bir ikili sınıflandırıcıya sahip olduğumu söyle, bu iyi bir sınıflandırıcı mı? …

40 machine-learning  metric 

Bu yazıda , karışık etki modellemesi ile bir ölçümün tekrarlanabilirliğini (diğer bir deyişle güvenilirlik, sınıf içi korelasyon) nasıl hesaplayacağımı anladım . R kodu şöyle olurdu: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Wasserstein metriği ve Kullback-Leibler sapması arasındaki pratik fark nedir ? Wasserstein metriği, ayrıca Dünya'ya taşınanların mesafesi olarak da adlandırılır . Wikipedia'dan: Wasserstein (veya Vaserstein) metriği, belirli bir metrik uzay M üzerindeki olasılık dağılımları arasında tanımlanan bir mesafe fonksiyonudur. ve Kullback - Leibler ayrışması, bir olasılık dağılımının ikinci beklenen olasılık dağılımından …

25 distributions  kullback-leibler  metric  wasserstein 

RandomForest R paketindeki yanlış sınıflandırma maliyetini kontrol etmek mümkün müdür ? Kendi işimde yanlış negatifler (örneğin, bir insanın bir hastalığa sahip olabileceği gibi yanlış) eksik, yanlış pozitiflerden çok daha maliyetlidir. Rpart paketi , kullanıcının farklı sınıflandırma ağırlıklarına göre farklılıklar için bir kayıp matrisi belirleyerek yanlış sınıflandırma maliyetlerini kontrol etmesine izin …

21 r  classification  random-forest  loss-functions  metric 

Herkes arasındaki fark arkasında herhangi bir fikir veya sezgi vardı acaba Bilgi Değişimi ve Rand Index kümelenmemeler karşılaştırmak için. Marina Melia'nın (Çok Değişkenli Analiz Dergisi, 2007) " Kümelemeleri Karşılaştırma - Bilgiye Dayalı Bir Mesafe " adlı makalesini okudum , ancak tanımlardaki farklılığı fark etmekten başka, bilginin varyasyonunun ne olduğunu anlamıyorum. …

21 machine-learning  clustering  metric 

Kullback-Leibler sapması , iki olasılık yoğunluk fonksiyonunu karşılaştırmak için bir metriktir, ancak iki GP'nin ve karşılaştırmak için hangi metrik kullanılır ?YXXXYYY

14 gaussian-process  metric 

KL Diverjansının simetrik olmadığını ve kesinlikle bir metrik olarak kabul edilemeyeceğini biliyorum. Öyleyse, JS Divergence bir metrik için gerekli özellikleri karşıladığında neden kullanılır? KL diverjansının kullanılabildiği ancak JS Diverjansının kullanılamadığı ya da tam tersinin olmadığı senaryolar var mı?

14 probability  distributions  kullback-leibler  metric 

Kullback-Leibler mesafesini incelerken, çok çabuk öğrendiğimiz iki şey vardır; ne bir üçgen eşitsizliğine ne de simetriye, bir metriğin gerekli özelliklerine saygı göstermez. Benim sorum, bir metriğin tüm kısıtlamalarını yerine getiren herhangi bir olasılık yoğunluk fonksiyonu metriği olup olmadığıdır .

13 distributions  distance  metric 

Hiyerarşik kümeleme için, iki rastgele değişken ve arasındaki mesafeyi ölçmek için genellikle aşağıdaki iki "metriği" (tam olarak konuşmuyorlar) görüyorum : \ newcommand {\ Cor} {\ mathrm {Cor}} \ begin {align} d_1 (X, Y) = 1- | \ Kor (X, Y) |, \\ d_2 (X, Y) = 1 - (\ Kor …

13 correlation  clustering  distance  metric 

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 

Pandalar ve scikit öğrenmek kullanarak python kümeleme bir kmeans kodlamak istiyorum. İyi k'yi seçmek için, Tibshirani ve al 2001'den ( Pdf ) Gap İstatistiğini kodlamak istiyorum . Scikit'ten inertia_ sonucunu kullanıp kullanamayacağımı ve tüm istatistik hesaplamasını yeniden kodlamak zorunda kalmadan boşluk istatistik formülünü uyarlayıp uyarlayamayacağımı bilmek istiyorum . Scikit / …

9 clustering  python  k-means  scikit-learn  metric 

N öğesi arasında bir metrik olmayan bir mesafe tanımladığımızı varsayalım . Bu mesafeye dayanarak daha sonra Aglomeratif hiyerarşik bir kümeleme kullanıyoruz . Anlamlı sonuçlar elde etmek için bilinen algoritmaların her birini (tek / maksimum / avaerage bağlantısı vb.) Kullanabilir miyiz? Veya farklı bir deyişle, mesafe bir metrik değilse bunları kullanmayla …

9 clustering  multilevel-analysis  metric  hierarchical-clustering