«model-selection» etiketlenmiş sorular

LLE için algoritmanın arkasındaki temel prensibin üç adımdan oluştuğunu anlıyorum. Her veri noktasının mahallesini k-nn gibi bir metrik ile bulmak. Her komşu için, komşunun veri noktası üzerindeki etkisini gösteren ağırlıkları bulun. Hesaplanan ağırlıklara dayalı olarak verilerin düşük boyutlu gömülmesini oluşturun. Ancak 2. ve 3. adımların matematiksel açıklaması okuduğum tüm ders …

13 machine-learning  model-selection  feature-selection  dimensionality-reduction  nonlinear 

Sonuçlarımdan, GLM Gamma'nın çoğu varsayımı karşıladığı anlaşılıyor, ancak log dönüştürülmüş LM'ye göre önemli bir gelişme mi? Çoğu literatür Poisson ya da Binom GLM'leri ile uğraştı. RANDOMİZASYONU KULLANARAK GENELLEŞTİRİLMİŞ LİNEER MODEL VARSAYIMLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ makalesini çok yararlı buldum , ancak karar vermek için kullanılan gerçek grafiklerden yoksundur. Umarım deneyimi olan biri beni …

13 r  generalized-linear-model  model-selection  gamma-distribution 

Rob Hyndman'ın tahmin paketini kullanarak R'de bazı tahminler yapıyorum . Pakete ait kağıt burada bulunabilir . Makalede, otomatik tahmin algoritmalarını açıkladıktan sonra, yazarlar algoritmaları aynı veri kümesine uygularlar. Bununla birlikte, hem üstel bir yumuşatma hem de ARIMA modelini tahmin ettikten sonra, anlamadığım bir açıklama yaparlar (sayfa 17): Bilgi kriterlerinin karşılaştırılabilir …

13 time-series  forecasting  model-selection  aic 

Bir doğrusal açıklayıcı değişken ile bağımlı değişken ile ikinci dereceden bir ilişkisi olan başka bir açıklayıcı değişken arasına iki yönlü etkileşimler yerleştirmekle ilgiliysem , hem ikinci dereceden bileşenle etkileşimi hem de doğrusal ile etkileşimi dahil etmek zorunda kalırdım bileşen? Örn: Sırayla önceki iş parçacığı üzerinde bina: Eğrilik terimleri ve model …

13 r  regression  model-selection 

1 yanıt değişkeni ve 6 ortak değişkenle bir Poisson Regresyon modeli gerçekleştiriyorum. AIC kullanılarak model seçimi, 6 değişken terimin yanı sıra tüm değişkenlere sahip bir model ile sonuçlanır. Ancak BIC, sadece 2 ortak değişkenli ve etkileşim terimi olmayan bir model ile sonuçlanır. Çok benzer görünen iki kriterin tamamen farklı model …

12 model-selection  aic  poisson-regression  bic 

Değişken seçiminin model seçiminin bir parçası olduğunu anlıyorum. Peki, model seçimi tam olarak nelerden oluşur? Aşağıdakilerden daha fazla mı? 1) modeliniz için bir dağıtım seçin 2) açıklayıcı değişkenleri seçer,? Bunu soruyorum çünkü Burnham & Anderson: AIC vs BIC, model seçiminde AIC ve BIC hakkında konuştukları bir makale okuyorum . Bu …

12 feature-selection  model-selection  aic  bic 

RJMCMC kullanarak keşfettiğim çeşitli karmaşıklık modellerinin geniş (ancak sonlu) bir alanını düşünürüm . Her model için parametre vektörünün öncüsü oldukça bilgilendiricidir. Hangi durumlarda (varsa) Jeffreys-Lindley paradoksundan , daha karmaşık modellerden biri daha uygun olduğunda daha basit modelleri tercih etmekten endişelenmeliyim ? Bayesci model seçimindeki paradoksun sorunlarını vurgulayan basit örnekler var …

12 bayesian  model-selection  mcmc  prior  improper-prior 

Literatürde, her iki terim de genellikle eşanlamlı veya dokunmuş olarak kullanılır. Şimdi her iki terim arasında net bir ayrım bulmaya çalışıyorum. Benim bakış açımdan, bir hipotez genellikle bir model aracılığıyla ifade edilir. Dolayısıyla, sıfır ile alternatif hipotezi karşılaştırsak bile, bakış açımdan model seçimi yapıyoruz. Birisi bana bu ayrımın sezgisel bir …

12 hypothesis-testing  model-selection  regression-strategies 

AIC olarak tanımlanır , θ kestirim ve p parametre alanı boyutudur. Θ tahmini içinA IC= - 2 günlük( L ( θ^) ) + 2 pAIC=−2log⁡(L(θ^))+2pAIC=-2 \log(L(\hat\theta))+2pθ^θ^\hat\thetapppθθ\thetagenellikle yoğunluk sabit faktörünü ihmal eder. Bu, olasılığı basitleştirmek için parametrelere bağlı olmayan faktördür. Öte yandan, iç içe olmayan modelleri karşılaştırırken bu faktörün yaygın olmadığı …

12 model-selection  aic  nested-models 

Bir PCA'da çıkarılacak uygun sayıda faktörü seçmek için Akaike Bilgi Ölçütünü (AIC) kullanmak istiyorum. Tek sorun, parametre sayısını nasıl belirleyeceğimi bilmiyorum. Bir matrisi düşünün , burada değişken sayısını ve gözlem sayısını temsil eder , öyle ki . Kovaryans matrisi simetrik olduğundan, maksimum olasılık tahmini AIC'deki parametre sayısını eşit olarak ayarlayabilir …

12 pca  model-selection 

Not: önceki sorumun yasal nedenlerle silinmesi gerektiğinden, bu soru bir gönderidir. Fonksiyonlu SAS PROC MIXED karşılaştırarak birlikte lmegelen nlmeR paketin, bazı çok kafa farklılıklar tökezledi. Daha spesifik olarak, farklı testlerdeki özgürlük dereceleri ve arasında farklılık gösterir PROC MIXEDve lmenedenini merak ettim. Aşağıdaki veri kümesinden başlayın (R kodu aşağıda verilmiştir): ind: …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Şu anda modellemede kullanılacak değişkenleri seçmek için temel bileşenler analizini kullanıyorum. Şu anda, deneylerimde A, B ve C ölçümleri yapıyorum - Gerçekten bilmek istiyorum: Daha az ölçüm yapabilir ve zamandan ve emekten tasarruf etmek için C ve veya B kaydını durdurabilir miyim? Her üç değişkenin de verilerimdeki varyansın% 60'ını oluşturan …

12 regression  pca  model-selection 

Diyelim ki , ve mankeninin doğrusal bir fonksiyonudur . Hipotezim olmasıdır kendisinin diğer değişkenlerin bir vektörü, bir hazcı dizin gibidir . Ben bunun için destek var ait (yani , , ..., üzerine) . Bu iki modelin denkliğini test etmenin herhangi bir yolu var mı :x d d Z M A …

12 r  hypothesis-testing  regression  model-selection 

Bu soruyu iki kısımda ele almak istiyorum. Her ikisi de genelleştirilmiş doğrusal bir modelle ilgilenir, ancak ilki model seçimi ile, diğeri de düzenlenme ile ilgilidir. Arka plan: Hem tahmin hem de açıklama için GLM'leri (doğrusal, lojistik, gama regresyonu) kullanıyorum. " Bir regresyon ile yapılan normal şeylere " atıfta bulunduğumda, büyük …

12 regression  model-selection  regularization 

Balıkçı testini daha iyi anlamak istedim, bu yüzden f ve m erkek ve kadına karşılık gelen ve n ve y "soda tüketimine" karşılık gelen aşağıdaki oyuncak örneğini tasarladım: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Açıkçası, bu büyük bir basitleştirme, ama bağlamın önüne geçmesini istemedim. Burada sadece …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling