Статистика та великі дані

У мене є набір даних із наступним форматом. Рак бінарного результату / рак немає. Кожен лікар у наборі даних бачив кожного пацієнта і давав незалежне рішення щодо того, хворий на рак чи ні. Потім лікарі дають рівень впевненості з 5, що їх діагноз правильний, а рівень довіри відображається в дужках. …

9 forecasting  binary-data  psychometrics 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 11 місяців тому . Мені потрібно застосувати функцію активації Softmax до багатошарового Perceptron у scikit. Scikit documantation на тему мережевих моделей Neural ( під контролем) говорить …

9 neural-networks  scikit-learn  multi-class  softmax 

Я намагаюся реалізувати модель Гауссової суміші зі стохастичними варіаційними висновками, слідуючи цій роботі . Це пгм суміші Гаусса. Згідно з документом, повний алгоритм стохастичного варіаційного висновку: І я все ще дуже плутаю метод масштабування його до GMM. По-перше, я подумав, що локальний параметр - це просто а інші - все …

9 machine-learning  bayesian  clustering  gaussian-mixture  variational-bayes 

Байєсівські статистики стверджують, що "Байєсова статистика може оцінити параметри, які дуже складно оцінити за допомогою частотистських методів". Чи йдеться про те, що цитата, взята з цієї документації SAS, це те саме? Він надає умовиводи, які є умовними для даних і точні, без опори на асимптотичне наближення. Невеликий висновок вибірки проходить …

9 bayesian  inference  sas  frequentist 

У мене є набір даних із широкими зображеннями: 1760x128. Я читав, хоча навчальні посібники та книги, і більшість із них зазначає, що вхідні зображення повинні бути квадратними, а якщо ні, вони перетворюються на квадратні, щоб навчатись у вже навчених (на квадратних зображеннях) cnns. Чи є спосіб тренувати cnn для не …

9 conv-neural-network 

Припустимо наступне лінійне співвідношення: , де - залежна змінна, - одна незалежна змінна та - термін помилки.Yi=β0+β1Xi+uiYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iYiYiY_iXiXiX_iuiuiu_i Згідно зі словами Stock & Watson (Вступ до економетрії; Глава 4 ), припущення третього найменшого квадрата - це те, що четверті моменти та є ненульовими та …

9 regression  least-squares  assumptions  bias  consistency 

Одне з припущень лінійної регресії полягає в тому, що має існувати постійна дисперсія в термінах помилки і що довірчі інтервали та тести гіпотез, пов'язані з моделлю, покладаються на це припущення. Що саме відбувається, коли умови помилки не мають постійної дисперсії?

9 regression  heteroscedasticity  assumptions  robust-standard-error 

У елементах статистичного навчання я знайшов таке твердження: Існує одна кваліфікація: початкові кроки скринінгу без нагляду можуть бути виконані до того, як зразки будуть випущені. Наприклад, ми могли вибрати 1000 предикторів з найбільшою дисперсією для всіх 50 зразків, перш ніж починати перехресну перевірку. Оскільки ця фільтрація не передбачає міток класу, …

9 machine-learning  cross-validation  feature-selection 

Я використовую VT-бібліотеку статистичних моделей python для моделювання даних фінансових часових рядів, і деякі результати мене здивували. Я знаю, що моделі VAR припускають, що дані часових рядів є нерухомими. Я ненавмисно помістив нестаціонарну серію цін журналів на два різні цінні папери, і на диво пристосовані значення та вибіркові прогнози були …

9 time-series  forecasting  r-squared  var  stationarity 

Моє запитання: чи варто робити резюме навіть для відносно великого набору даних? У мене відносно великий набір даних, і я застосую алгоритм машинного навчання до набору даних. Оскільки мій ПК не швидкий, резюме (і пошук по сітці) займає часом занадто багато часу. Зокрема, SVM ніколи не закінчується через безліч параметрів …

9 machine-learning  cross-validation 

Я новачок, що підтримую векторні машини. Коротке пояснення svmФункція з e1071пакету в R пропонує різні варіанти: C-класифікація ну-класифікація однокласифікація (для виявлення новинок) eps-регресія ну-регресія Які інтуїтивні відмінності між п'ятьма типами? Який слід застосувати в якій ситуації?

9 r  classification  svm  e1071 

Скажімо, я лінійну регресію, що має вигляд .у=β0+β1A +β2В +β3A B + ϵy=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy = \beta_0 + \beta_1A+\beta_2B+\beta_3AB +\epsilon Якщо є позитивним, чи означає це позитивну кореляцію між A і B ? (І навпаки, негативна кореляція, якщо \ beta_3 від'ємна?)β3β3\beta_3АAAБBBβ3β3\beta_3

9 regression  interaction 

Припустимо, що E[log(X)]E[log⁡(X)]\text{E}[\log(X)] дається, чи можу я вивести E[X]E[X]\text{E}[X] у форматі закритого типу?

9 expected-value  logarithm 

Я беру фіктивні дані про температуру проти продажів морозива і класифікую їх за допомогою K Means (n ​​кластерів = 2), щоб виділити 2 категорії (повністю манекени). Зараз я роблю аналіз основних компонентів за цими даними, і моя мета - зрозуміти, що я бачу. Я знаю, що мета PCA - зменшити …

9 pca  interpretation  k-means  dimensionality-reduction 

Якщо я даю два та їх відповідні місця (кожен) у відкритому інтервалі , чи завжди я можу знайти параметри бета-розподілу, які мають ці кванти у зазначених місцях?(q1,q2)(q1,q2)(q_1,q_2)(l1,l2)(l1,l2)(l_1,l_2)(0,1)(0,1)(0,1)

9 quantiles  curve-fitting  beta-distribution