Запитання з тегом «log-likelihood»

У більшості завдань машинного навчання, де можна сформулювати деяку ймовірність яку слід максимально збільшити, ми б насправді оптимізували ймовірність замість ймовірності для деяких параметрів . Наприклад, у навчанні з максимальною вірогідністю, зазвичай це ймовірність журналу. Якщо робити це за допомогою градієнтного методу, це включає чинник:ppplogplog⁡p\log pθθ\theta ∂logp∂θ=1p⋅∂p∂θ∂log⁡p∂θ=1p⋅∂p∂θ \frac{\partial \log p}{\partial …

66 probability  optimization  log-likelihood 

Опис Крістофера Меннінга про логістичну регресію в R показує логістичну регресію в R таким чином: ced.logr <- glm(ced.del ~ cat + follows + factor(class), family=binomial) Деякі результати: > summary(ced.logr) Call: glm(formula = ced.del ~ cat + follows + factor(class), family = binomial("logit")) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -3.24384 …

46 r  logistic  log-likelihood 

Я намагаюсь зрозуміти на більш глибокому рівні всюдисутність імовірності логарифма (і, можливо, більш загальної логістичної ймовірності) в статистиці та теорії ймовірностей. Імовірності журналу з'являються всюди: ми зазвичай працюємо з логопедичністю для аналізу (наприклад, для максимізації), інформація про Фішера визначається з точки зору другої похідної вірогідності журналу, ентропія - очікувана вірогідність …

18 probability  bayesian  likelihood  log-likelihood 

У рамках виведення узагальненої лінійної моделі для оцінки моделі використовують нульове та залишкове відхилення. Я часто бачу формули цих величин, виражені у вірогідності журналу насиченої моделі, наприклад: /stats//a/113022/22199 , Логістична регресія: Як отримати насичену модель Насичена модель, наскільки я її розумію, - це модель, яка ідеально підходить до спостережуваної реакції. …

14 regression  generalized-linear-model  deviance  log-likelihood 

У mgcvпакеті Rє дві функції для встановлення тензорних взаємодій між продуктами: te()і ti(). Я розумію основний розподіл праці між двома (встановлення нелінійної взаємодії проти декомпозиції цієї взаємодії на основні ефекти та взаємодію). Чого я не розумію, це чому te(x1, x2)і ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)може давати (трохи) різні результати. …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa