«statistics» 태그된 질문

회귀 모델을 작성 중이며 상관 관계를 확인하기 위해 아래를 계산해야합니다. 2 개의 다단계 범주 형 변수 간의 상관 다단계 범주 형 변수와 연속 변수의 상관 관계 다단계 범주 형 변수에 대한 VIF (분산 인플레이션 계수) Pearson은 2 개의 연속 변수에 대해서만 작동하기 때문에 위 시나리오에서 Pearson 상관 계수를 사용하는 것이 …

63 r  statistics  correlation 

주로 신경망을 이용한 실험에 TensorFlow 를 사용하고 있습니다. 지금은 꽤 많은 실험 (XOR-Problem, MNIST, 일부 회귀 분석 등)을 수행했지만 전체적으로 초보자로 간주 될 수 있기 때문에 특정 문제에 대해 "정확한"비용 함수를 선택하는 데 어려움을 겪고 있습니다. TensorFlow에 오기 전에 파이썬 과 NumPy를 사용 하여 완전히 연결된 MLP와 일부 반복 네트워크를 …

48 machine-learning  python  neural-network  statistics  tensorflow 

저는 R언어 프로그래머입니다. 나는 또한 데이터 과학자로 간주되지만 CS 이외의 학문 분야에서 온 사람들의 그룹에 있습니다. 이것은 데이터 과학자로서의 역할에서 잘 작동하지만 R다른 스크립팅 / 웹 언어에 대한 기본 지식 만 가지고 경력을 시작함으로써 두 가지 주요 영역에서 다소 부적절하다고 느꼈습니다. 프로그래밍 이론에 대한 확실한 지식이 부족합니다. 경쟁과 같은보다 빠르고 …

40 machine-learning  bigdata  statistics  programming  c 

여러 항목이있는 팬더 데이터 프레임이 있으며 일부 유형의 상점 수입 간의 상관 관계를 계산하려고합니다. 수입 데이터, 활동 영역 분류 (극장, 옷가게, 음식 ...) 및 기타 데이터가있는 여러 상점이 있습니다. 나는 새로운 데이터 프레임을 만들고 같은 카테고리에 속하는 모든 종류의 상점의 수입으로 열을 삽입하려고 시도했으며 반환 데이터 프레임에는 첫 번째 열만 …

35 python  statistics  visualization  pandas 

폐쇄되었습니다 . 이 질문은 더 집중되어야 합니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 한 가지 문제에만 집중할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 오년 전에 . 데이터 과학의 과학과 수학에 관한 책은 무엇입니까? 너무 많은 "데이터 과학"책은 프로그래밍 튜토리얼이며 데이터 생성 프로세스 및 통계적 …

26 statistics  reference-request 

언어 R에 대한 온라인 콘솔을 찾고 있습니다. 코드를 작성하는 것처럼 서버가 실행되고 출력을 제공해야합니다. 웹 사이트 Datacamp와 유사합니다.

24 r  statistics 

특정 이벤트가 일부 세로 데이터에 영향을 줄 가능성을 분석하는 데 사용할 수식, 방법 또는 모델을 찾으려고합니다. Google에서 무엇을 검색해야하는지 파악하기가 어렵습니다. 시나리오 예는 다음과 같습니다. 매일 평균 100 명의 고객을 보유한 업체를 소유하고 있습니다. 하루는 매일 매장에 도착하는 대형 고객 수를 늘리기로 결정하여 매장 밖에서 미친 스턴트를 끌어 당겨 주목을받습니다. …

19 machine-learning  data-mining  statistics 

많은 데이터 소스로 구성된 느슨하게 구조화 된 데이터 세트 (예 : 웹 테이블 / 링크 된 공개 데이터)를 가정하십시오. 데이터 뒤에 공통 스키마가 없으며 각 소스는 동의어 속성을 사용하여 값을 설명 할 수 있습니다 (예 : "nationality"vs "bornIn"). 내 목표는 그들이 설명하는 개체를 어떻게 든 "정의"하는 "중요한"속성을 찾는 것입니다. 따라서 …

15 machine-learning  statistics  feature-selection 

통계 나 고급 수학에 대한 배경 지식이없는 컴퓨터 과학 엔지니어입니다. Raschka와 Mirjalili의 Python Machine Learning 책을 공부하고 있지만 기계 학습의 수학을 이해하려고 할 때 친구 가 통계 학습의 요소를 제안하는 위대한 책을 이해할 수 없었습니다 . 기계 학습에 대한 더 쉬운 통계 및 수학 책을 알고 있습니까? 그렇지 않은 경우 …

14 machine-learning  statistics  reference-request  math 

차원의 다양한 저주 로 인해 많은 일반적인 예측 기술의 정확도와 속도가 높은 차원의 데이터에서 저하됩니다. 고차원 데이터를 효과적으로 처리하는 데 도움이되는 가장 유용한 기술 / 트릭 / 휴리스틱은 무엇입니까? 예를 들어 특정 통계 / 모델링 방법이 고차원 데이터 세트에서 잘 수행됩니까? 특정 (거리의 대체 개념을 정의하는) 특정 커널 또는 도트 …

14 machine-learning  statistics  dimensionality-reduction 

p- 값이 통계적 유의성을 결정하는 가장 좋은 방법이 아닐 수있는주의해야 할 데이터 조건은 무엇입니까? 이 범주에 속하는 특정 문제 유형이 있습니까?

14 bigdata  statistics 

"통계 학습의 요소" 를 인용 한 Wikipedia 페이지 는 다음과 같이 말합니다. 일반적으로 피처 의 분류 문제의 경우 ⌊ √p피p 각 분할에 p each기능이 사용됩니다.⌊p–√⌋⌊p⌋\lfloor \sqrt{p}\rfloor 나는 이것이 상당히 교육받은 추측이며 아마도 경험적 증거로 확인되었을 것임을 이해하지만, 제곱근을 선택 해야하는 다른 이유가 있습니까? 거기에 통계적인 현상이 있습니까? 이것이 어떻게 오차의 …

13 statistics  random-forest  optimization  evaluation  sampling 

정규 분포에 맞지 않는 A / B 테스트 (제어 그룹 1 개, 기능 그룹 1 개)의 결과 집합이 있습니다. 실제로이 배포판은 Landau 배포판과 더 비슷합니다. 독립 t- 검정은 표본이 최소한 정규 분포를 that어야하므로 t- 검정을 유효한 유의성 검정 방법으로 사용하지 못하게합니다. 그러나 내 질문은 : 어떤 시점에서 t- 검정이 유의성 …

13 dataset  statistics  ab-test 

저는 데이터 마이닝의 CS 마스터 학생입니다. 관리자는 분류기를 실행하거나 데이터 집합으로 작업을 수행하기 전에 데이터를 완전히 이해하고 데이터가 깨끗하고 올바른지 확인해야한다고 말했습니다. 내 질문 : 데이터 세트를 이해하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까 (수치 및 명목 속성이있는 고차원)? 데이터 세트가 깨끗한 지 확인하는 방법? 데이터 집합에 잘못된 값이 없는지 확인하는 방법?

13 statistics  dataset 

응용 프로그램을 프로토 타이핑하고 있으며 생성 된 일부 문장의 난이도를 계산하려면 언어 모델이 필요합니다. 파이썬에서 쉽게 사용할 수있는 훈련 된 언어 모델이 있습니까? 간단한 것 model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 일부 프레임 워크를 …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision