Запитання з тегом «uncertainty»

Я ціную корисність завантажувальної програми для отримання оцінок невизначеності, але одне, що мене завжди турбує, - це те, що розподіл, відповідний цим оцінкам, - це розподіл, визначений вибіркою. Загалом, здається, поганою ідеєю вважати, що наші вибіркові частоти виглядають точно як базові розподіли, тому чому обгрунтовано / прийнятно отримувати оцінки невизначеності …

62 bootstrap  uncertainty 

Я деякий час працюю з конволюційними нейронними мережами (CNN), в основному над даними зображень для семантичної сегментації / сегментації екземплярів. Я часто візуалізував софтмакс мережевого виходу як "теплову карту", щоб побачити, наскільки високі активації пікселя для певного класу. Я інтерпретував низькі активації як "невизначені" / "невпевнені", а високі - як …

22 probability  deep-learning  conv-neural-network  uncertainty  softmax 

У мене є GPS-пристрій, який видає вимірювання шуму за допомогою матриці коваріації ΣΣ\Sigma : Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} & \sigma_{yz} & \sigma_{zz} \end{matrix}\right] (там також задіяно, але давайте ігноруємо це на секунду.)ttt Припустимо, я хочу сказати комусь іншому, …

16 covariance  measurement-error  uncertainty 

Під час візуалізації одновимірних даних звичайно використовувати техніку оцінки щільності ядра для врахування неправильно вибраних ширини відрізка. Коли мій одномірний набір даних має невизначеність вимірювань, чи існує стандартний спосіб включення цієї інформації? Наприклад (і вибачте мене, якщо моє розуміння не є наївним) KDE поєднує профіль Гаусса з дельта-функціями спостережень. Це …

12 uncertainty  kde  kernel-smoothing 

Масова проблема в повідомленні результатів статистичних розрахунків у ЗМІ та громадськості - це те, як ми повідомляємо про невизначеність. Звичайно, більшість засобів масової інформації схоже на важке та швидке число, хоча, за винятком порівняно невеликої кількості випадків, цифри завжди мають певну невизначеність. Отже, як ми можемо, як статистики (або вчені, …

12 uncertainty  communication 

Я хотів краще зрозуміти точний тест Фішера, тому я розробив наступний іграшковий приклад, де f і m відповідає чоловічому та жіночому, а n і y відповідає такому "споживання соди", як це: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, це різке спрощення, але я не хотів, щоб …

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 

Як обчислити невизначеність ухилу лінійної регресії на основі невизначеності даних (можливо, в Excel / Mathematica)? Приклад: Маємо точки даних (0,0), (1,2), (2,4), (3,6), (4,8), ... (8, 16), але кожне значення y має невизначеність 4. Більшість функцій, які я знайшов, обчислили б невизначеність як 0, оскільки точки ідеально відповідають функції y …

12 regression  uncertainty 

Я хотів би оцінити невизначеність або надійність встановленої кривої. Я навмисно не називаю точну математичну величину, яку шукаю, оскільки не знаю, що це. Тут (енергія) - залежна змінна (відповідь), а V (об'єм) - незалежна змінна. Я хотів би знайти криву енергії-об’єму ( E ( V )) деякого матеріалу. Тому я …

11 error  fitting  reliability  uncertainty 

Скажімо, у нас є просте питання "так / ні", на яке ми хочемо знати відповідь. А за правильну відповідь "голосують" N людей. У кожного виборця є історія - перелік 1-х та 0-х, який показує, чи мали вони рацію чи неправильно щодо подібних питань у минулому. Якщо взяти історію як біноміальне …

11 accuracy  uncertainty  weighted-mean  voting-system 

Скажімо, у мене набір примірників із пов’язаними мітками класів. Не важливо, як ці екземпляри були позначені, а наскільки певна їхня класність. Кожен екземпляр належить рівно одному класу. Скажімо, я можу кількісно оцінити визначеність кожного членства у класі за номінальним атрибутом, який переходить від 1 до 3 (дуже певний до невизначеного …

11 classification  weka  uncertainty 

У мене є набір систем, де в ньому накопичуються невизначеності. Вони не завжди є суто добавками - іноді вони є, іноді - ні. Я мав певний успіх у використанні фан-діаграм, смугових діаграм з інтервалами довіри та графіків вікон для передачі окремих елементів. Але як я можу показати, як накопичуються та …

11 data-visualization  confidence-interval  uncertainty 

Я працюю над великомірною задачею висновку (близько 2000 параметрів моделі), для якої ми можемо надійно виконати оцінку MAP, знайшовши глобальний максимум журналу заднього за допомогою комбінації оптимізації на основі градієнта та генетичного алгоритму. Я дуже хотів би мати можливість зробити деяку оцінку невизначеностей щодо параметрів моделі на додаток до знаходження …

9 bayesian  uncertainty  high-dimensional  variational-bayes 

Приклади: у мене є речення в описі посади: "Старший інженер Java у Великобританії". Я хочу використовувати модель глибокого навчання, щоб передбачити її як 2 категорії: English і IT jobs. Якщо я використовую традиційну модель класифікації, вона може передбачити лише 1 мітку з softmaxфункцією на останньому шарі. Таким чином, я можу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Припустимо, у мене є один зразок частоти 4 можливих подій: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 і я маю очікувані ймовірності моїх подій: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 За допомогою суми спостережуваних частот моїх чотирьох подій (18) …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom