통계 및 빅 데이터

X알 수없는 분포와 같은 변수가 있다고 가정하십시오 . Mathematica에서는 SmoothKernelDensity함수 를 사용하여 추정 밀도 함수를 가질 수 있습니다.이 추정 밀도 함수는 함수와 함께 "밀도"가 결과라고 가정하는 형태 PDF와 같은 값의 확률 밀도 함수를 계산 하는 데 사용할 수 있습니다 . R에 이러한 기능이 있으면 좋을 것입니다 .Mathematica에서 작동하는 방식입니다.XPDF[density,X]SmoothKernelDensity http://reference.wolfram.com/mathematica/ref/SmoothKernelDistribution.html …

17 r  pdf  cdf 

랜덤 포레스트 (RF)는 경쟁적인 데이터 모델링 / 마이닝 방법입니다. RF 모델에는 출력 / 예측 변수라는 하나의 출력이 있습니다. RF를 사용하여 여러 출력을 모델링하는 순진한 접근 방식은 각 출력 변수에 대해 RF를 구성하는 것입니다. 따라서 우리는 N 개의 독립적 인 모델을 가지고 있으며, 출력 변수 사이에 상관 관계가있는 경우 중복 / …

17 machine-learning  cart  random-forest  multilabel 

GLM을 수행 할 때 anova 출력에서 ​​"단수로 인해 정의되지 않음"오류가 발생하면이 오류가 발생하는 것을 어떻게 방지합니까? 일부는 공변량 간의 공선 성 때문이거나 수준 중 하나가 데이터 세트에 존재하지 않는다고 제안했습니다 ( lm의 "단수 때문에 정의되지 않음"해석 참조 ) 내가하는 "특정 치료"모델을 운전보고 싶어 내가 치료의 4 단계가있는 경우 : Treat …

17 r  generalized-linear-model  regression-coefficients 

비선형 회귀에 대한 통계 문헌에 대한 좋은 검토 기사를 아는 사람이 있습니까? 나는 주로 일관성 결과와 무증상에 관심이 있습니다. 특히 흥미로운 것은 모델입니다 yit=m(xit,θ)+ϵit,yit=m(xit,θ)+ϵit,y_{it} = m(x_{it},\theta) + \epsilon_{it}, 패널 데이터 용. 비모수 적 방법은 관심이 적습니다. 저널에 대한 제안도 환영합니다. 현재 저는 Handbook of Econometrics 에서 Amemiya (1983)를 읽고 있지만 …

17 regression  references  nonlinear-regression 

Support Vector Machines와 Linear Discriminant Analysis의 차이점은 무엇입니까?

17 classification 

방금 이 토론을 읽었습니다 . 그들은 PR AUC가 불균형 데이터 세트에서 ROC AUC보다 낫다고 주장합니다. 예를 들어 테스트 데이터 세트에 10 개의 샘플이 있습니다. 9 개의 샘플은 양수이고 1은 음수입니다. 모든 것을 긍정적으로 예측하는 끔찍한 모델이 있습니다. 따라서 TP = 9, FP = 1, TN = 0, FN = 0이라는 …

17 machine-learning  model-selection  roc  unbalanced-classes  precision-recall 

Tensorflow에는 CIFAR-10 분류에 대한 예제 자습서가 있습니다. 자습서에서 배치 전체의 평균 교차 엔트로피 손실이 최소화됩니다. def loss(logits, labels): """Add L2Loss to all the trainable variables. Add summary for for "Loss" and "Loss/avg". Args: logits: Logits from inference(). labels: Labels from distorted_inputs or inputs(). 1-D tensor of shape [batch_size] Returns: Loss …

17 neural-networks  loss-functions  tensorflow 

내 질문은 어리석은 질문 일 수 있습니다. 그래서 미리 사과하겠습니다. Stanford NLP 그룹에 의해 사전 훈련 된 GLOVE 모델을 사용하려고했습니다 ( link ). 그러나 유사성 결과에 약간의 음수가 있음을 알았습니다. 즉각 단어 벡터 데이터 파일을 보라는 메시지가 나타납니다. 분명히, 단어 벡터의 값은 음수가 될 수있었습니다. 그것이 왜 코사인의 음의 유사성을 …

17 machine-learning  word2vec  cosine-similarity 

물체 감지를 위해 컨볼 루션 신경망에 입력으로 가변 크기의 이미지를 제공 할 수 있습니까? 가능하다면 어떻게 할 수 있습니까? 그러나 이미지를 자르려고하면 이미지의 일부를 잃어 버리고 크기를 조정하려고하면 이미지의 선명도가 사라집니다. 이미지 선명도가 주요 고려 사항 인 경우 고유 네트워크 속성을 사용하는 것이 가장 좋다는 것을 의미합니까?

17 deep-learning  tensorflow  keras  computer-vision  object-detection 

누구든지 Cauchy Distribution의 실용적인 예를 들어 줄 수 있습니까? 왜 그렇게 인기가 있습니까?

16 distributions  continuous-data  cauchy 

우선, 나는 이것을 묻지 않습니다. 제로 상관 관계가 독립성을 의미하지 않는 이유는 무엇입니까? 이것은 /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence 에서 (아주 멋지게) 해결 되었습니다. 내가 묻는 것은 반대입니다 ... 두 변수는 서로 독립적입니다. 우연히 작은 상관 관계를 가질 수 없었습니까? ... 독립성이 매우 작은 상관 관계를 암시해서는 안됩니까?

16 correlation  mathematical-statistics  covariance  independence 

(이 질문은 Philosophy SE에 더 적합한 것처럼 보일 수 있습니다. 통계학자가 Box 및 Shmueli의 진술에 대한 나의 오해를 분명히 할 수 있기를 바랍니다. ARIMA 명성의 George Box는 다음과 같이 말했습니다. "모든 모델이 잘못되었지만 일부는 유용합니다." Galit Shmueli는 유명한 논문 인 "설명하거나 예측하기 위해"에서 다음 과 같이 주장한다. 설명과 예측은 동일하지 …

16 predictive-models  aic  bic  philosophical  explanatory-models 

두 랜덤 변수 사이의 인과 관계에 대한 수학적 정의는 무엇입니까? 두 확률 변수의 공동 분배의 샘플을 감안할 때 XXX 와 YYY 우리가 말을 할 때, XXX 원인 YYY ? 맥락에서, 나는 인과 적 발견에 관한이 논문을 읽고있다 .

16 machine-learning  causality 

지도 학습의 정의는 강화 된 학습 의 하위 집합 인 것 같습니다 (환경의 다른 정보와는 대조적으로) 레이블이 지정된 데이터를 기반으로하는 특정 유형의 보상 기능이 있습니다. 이것이 정확한 묘사입니까?

16 machine-learning  terminology  reinforcement-learning  supervised-learning  definition 

필자의 작업에서 개인이 데이터 세트의 "평균"값을 참조 할 때 일반적으로 산술 평균 (예 : "평균"또는 "예상 값")을 나타냅니다. 기하 평균을 제공하면 사람들은 "평균"의 정의가 미리 알려져 있기 때문에 내가 저리거나 도움이되지 않는다고 생각할 것입니다. 데이터 세트의 "중앙"에 대한 여러 정의가 있는지 확인하려고합니다. 예를 들어, 짝수 개의 요소가있는 데이터 세트의 중앙값을 …

16 median  definition