Запитання з тегом «metric»

Я читав, що «Евклідова відстань - це не дуже добра відстань у великих розмірах». Я думаю, це твердження має щось спільне з прокляттям розмірності, але що саме? Крім того, що таке "високі розміри"? Я застосовував ієрархічну кластеризацію за допомогою евклідової відстані зі 100 ознаками. На скільки функцій безпечно використовувати цей …

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

Мені було цікаво, враховуючи два звичайних розподілу з таσ1, μ1σ1, μ1\sigma_1,\ \mu_1σ2, μ2σ2, μ2\sigma_2, \ \mu_2 як я можу обчислити відсоток перекриваються областей двох розподілів? Я думаю, ця проблема має конкретну назву, чи знаєте ви якесь конкретне ім’я, що описує цю проблему? Чи знаєте ви про будь-яку реалізацію цього (наприклад, …

46 normal-distribution  similarities  metric  bhattacharyya 

Я читаю деякі визначення відкликання та точності, хоча це щоразу в контексті пошуку інформації. Мені було цікаво, чи може хтось пояснити це трохи більше в контексті класифікації та, можливо, проілюструвати деякі приклади. Скажімо, наприклад, у мене є двійковий класифікатор, який дає мені точність 60% і відкликання 95%, це хороший класифікатор? …

40 machine-learning  metric 

Я щойно натрапив на цю статтю , в якій описано, як обчислити повторюваність (він же - надійність, також внутрішньокласова кореляція) вимірювання за допомогою моделювання змішаних ефектів. R-код буде: #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 …

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 

Яка практична різниця між Wasserstein метрикою і Кульбакою-Лейблером дивергенцией ? Метрику Вассерстейна також називають відстань руху Землі . З Вікіпедії: Метрика Вассерстейна (або Васерштейна) - це відстань, яка визначається між розподілами ймовірностей на заданому метричному просторі М. і Дивергенція Куллбека – Лейблера - це міра того, як один розподіл ймовірностей …

25 distributions  kullback-leibler  metric  wasserstein 

Чи можна контролювати вартість помилкової класифікації в пакеті R randomForest ? У моїй власній роботі хибні негативи (наприклад, помилки, що у людини може бути захворювання) набагато дорожчі, ніж помилкові позитиви. Пакет rpart дозволяє користувачеві контролювати витрати на помилкову класифікацію, визначаючи матрицю втрат, щоб по-різному визначити неправильні класифікації. Чи існує щось …

21 r  classification  random-forest  loss-functions  metric 

Мені було цікаво, чи хтось мав уявлення чи інтуїцію за різницею між варіацією інформації та індексом Rand для порівняння кластерів. Я прочитала документ " Порівняння кластерів - відстань, заснована на інформації " Марини Меліа (Journal of Multivariate Analysis, 2007), але, окрім зауваження різниці у визначеннях, я не розумію, що це …

21 machine-learning  clustering  metric 

Дивергенція Куллбека-Лейблера є метрикою для порівняння двох функцій щільності ймовірності, але яка метрика використовується для порівняння двох XXX і Y GP YY?

14 gaussian-process  metric 

Я знаю, що Дивергенція KL не є симетричною і її не можна чітко розглядати як метрику. Якщо так, то чому він використовується, коли JS Divergence задовольняє необхідні властивості для метрики? Чи існують сценарії, коли можна використовувати дивергенцію KL, але не JS Divergence чи навпаки?

14 probability  distributions  kullback-leibler  metric 

Вивчаючи відстань Кульбека - Лейблера, ми дізнаємось дуже швидко дві речі: це те, що вона не поважає ані трикутної нерівності, ані симетрії, необхідних властивостей метрики. Моє запитання - чи є якась метрика функцій щільності ймовірності, яка б відповідала всім обмеженням метрики .

13 distributions  distance  metric 

Для ієрархічної кластеризації я часто бачу наступні дві "метрики" (вони точно не говорять) для вимірювання відстані між двома випадковими змінними і : \ newcommand {\ Cor} {\ mathrm {Cor}} \ begin {align} d_1 (X, Y) & = 1- | \ Cor (X, Y) |, \\ d_2 (X, Y) & = …

13 correlation  clustering  distance  metric 

Які "найкращі" показники для матриць коваріації та чому? Мені зрозуміло, що Frobenius & c не підходять, і параметризації кутів також мають свої проблеми. Інтуїтивно можна отримати компроміс між цими двома, але я також хотів би знати, чи є інші аспекти, які слід пам’ятати і, можливо, добре встановлені стандарти. Загальні показники …

11 covariance  metric 

Я хотів би кодувати kmeans, що кластеруються в python, використовуючи панди та scikit learn. Для того, щоб вибрати хороший k, я хотів би зашифрувати статистику прогалини від Tibshirani та ін 2001 ( pdf ). Мені хотілося б знати, чи можу я використати результат inertia_ від scikit і адаптувати статистичну формулу …

9 clustering  python  k-means  scikit-learn  metric 

Скажімо, що ми визначаємо відстань, яка не є метрикою , між N елементами. На основі цієї відстані ми використовуємо агломераційну ієрархічну кластеризацію . Чи можемо ми використовувати кожен з відомих алгоритмів (одинарне / максимум / авангардний зв’язок тощо), щоб отримати значущі результати? Або по-іншому, в чому проблема їх використання, якщо …

9 clustering  multilevel-analysis  metric  hierarchical-clustering