통계 및 빅 데이터

기계 학습 알고리즘을 사용하여 약 10,000 건에 대해 반복 (10 배) 계층화 된 10 배 교차 검증을 사용할 계획입니다. 반복 할 때마다 다른 임의의 시드로 수행됩니다. 이 과정에서 각 사례에 대해 10 개의 확률 추정치 인스턴스를 작성합니다. 10 배 교차 검증의 10 회 반복 각각에 대한 1 개의 확률 추정치 …

15 roc 

나는 항상 부수적 인 매개 변수 문제의 본질을 얻는 데 어려움을 겪습니다. 비선형 패널 데이터 모델의 고정 효과 추정기가 "잘 알려진"부수적 인 매개 변수 문제로 인해 심각하게 바이어스 될 수 있다고 여러 번 읽었습니다. 이 문제에 대한 명확한 설명을 요구할 때 일반적인 대답은 다음과 같습니다. 패널 데이터에 T 기간 동안 …

15 nonlinear-regression  fixed-effects-model  bias 

일괄 처리 방법을 사용하여 신경망을 구축하는 방법을 알려주시겠습니까? 배치 모드에서 훈련 세트의 모든 샘플에 대해 네트워크의 각 뉴런에 대한 오류, 델타 및 델타 가중치를 계산 한 다음 즉시 가중치를 업데이트하는 대신 가중치를 누적 한 다음 시작하기 전에 다음 시대, 우리는 가중치를 업데이트합니다. 또한 배치 방법은 온라인 방법과 비슷하지만 차이점은 훈련 …

15 machine-learning  neural-networks 

알고리즘 순위에 대한 여러 가지 메트릭을보고 싶습니다. 위키 백과 학습 페이지에는 다음을 포함하여 몇 가지가 나와 있습니다. • 평균 평균 정밀도 (MAP); • DCG 및 NDCG; • Precision @ n, NDCG @ n. 여기서 "@n"은 상위 n 개 문서에서만 메트릭이 평가됨을 나타냅니다. • 평균 상호 순위; • 켄달의 타우 • …

15 algorithms  ranking 

반응 Y와 예측 변수 X1, ...., Xn이 있다고 가정합니다. X1, ...., Xn의 선형 모델을 통해 Y를 맞추려고했는데 Y와 X1, ..., Xn 사이의 진정한 관계가 선형이 아니었을 때 어떻게 든 X를 변환 한 다음 모델을 피팅하여 모델을 수정하십시오. 또한 X1, ..., XN이 다른 기능과 독립적으로 y에 영향을 미치지 않는 경우에도 상호 …

15 machine-learning  random-forest 

Mark van der Laan의 논문을 이해하려고합니다. 그는 Berkeley의 이론적 통계 학자로서 머신 러닝과 상당히 겹치는 문제를 연구하고 있습니다. 저에게있어 한 가지 문제는 (심층 수학 외에도) 완전히 다른 용어를 사용하여 익숙한 기계 학습 접근 방식을 설명하는 경우가 많습니다. 그의 주요 개념 중 하나는 "Targeted Maximum Likelihood Expectation"입니다. TMLE는 혼란스럽지 않은 요인이 …

15 mathematical-statistics  estimation  nonparametric  autocorrelation  censoring 

이미지 분류에 관한 과학 논문을 읽고 있습니다. 실험 결과에서 그들은 1 위와 5 위의 정확도에 대해 이야기하지만 용어를 들어 본 적이 없으며 Google을 사용하여 찾을 수 없습니다. 누군가 나에게 정의를 주거나 어딘가에 나를 가리킬 수 있습니까? :)

15 machine-learning 

이 데이터를 사용하여 : head(USArrests) nrow(USArrests) 다음과 같이 PCA를 수행 할 수 있습니다. plot(USArrests) otherPCA <- princomp(USArrests) 나는 새로운 구성 요소를 얻을 수 있습니다 otherPCA$scores 구성 요소가 설명하는 분산 비율 summary(otherPCA) 그러나 어떤 변수가 주로 어떤 주성분으로 설명되는지 알고 싶다면 어떻게해야합니까? 그리고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다 : 예를 들어 PC1 …

15 r  pca  dimensionality-reduction  regression-strategies 

그래서 나는 오일 수익률 의 ACF / PACF 를 플로팅하고 긍정적 인 자기 상관을 기대하고 있었지만 놀랍게도 부정적인 의미있는 자기 상관만을 얻었습니다. 위의 그래프를 어떻게 해석해야합니까? 그들은 이전에 감소했을 때 오일 반품이 증가하는 경향이 있고 그 반대의 경우에도 진동하는 행동을 나타내는 것으로 보입니다. 내가 틀렸다면 정정 해주세요.

15 time-series 

n 차원 연속 값 벡터로 구성된 두 개 이상의 표본 모집단이 있다고 가정 해 보겠습니다. 이러한 표본이 동일한 분포에 속하는지 테스트하는 비모수 적 방법이 있습니까? 그렇다면 R 또는 Python에 함수가 있습니까?

15 r  distributions  nonparametric  python 

선형 SVM 분류를 수행 할 때, 예를 들어 평균을 빼고 표준 편차로 나눈 후 훈련 데이터를 정규화하고 나중에 시험 데이터를 훈련 데이터의 평균 및 표준 편차로 스케일링하는 것이 도움이됩니다. 이 프로세스가 분류 성능을 크게 변경하는 이유는 무엇입니까?

15 machine-learning  svm  standardization 

및 포함하는 두 그룹이 각각 가장 중요하지 않은 항목에서 25 개 항목의 순위를 정 한다고 가정합니다 . 이 순위를 비교하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?n 2엔1n1n_1엔2n2n_2 분명히 25 개의 Mann-Whitney U 테스트를 수행 할 수는 있지만 해석에 25 개의 테스트 결과가 나올 수 있습니다. 순위가이 테스트의 모든 가정을 만족한다는 것도 명확하지 …

15 ranking  group-differences 

난 그냥 사용하는 방법을 배우게하기 시작했습니다 스탠 와 rstan. JAGS / BUGS의 작동 방식에 대해 항상 혼란스러워하지 않는 한, 모델의 모든 매개 변수에 대해 사전에 어떤 종류의 사전 분포를 정의해야한다고 생각했습니다. 그러나 설명서를 기반으로 Stan 에서이 작업을 수행하지 않아도됩니다. 여기 그들이 제공하는 샘플 모델이 있습니다 . data { int<lower=0> J; …

15 mcmc  prior  jags  graphical-model  stan 

"이 변수 는 있고 대부분의 질량은 있고 1을 향해 계속 감소한다는 것을 알고 있습니다. 모델링을 위해 어떤 분포를 사용할 수 있습니까? "( 0 , 1 ) ( 0 , .20 )엑스xx( 0 , 1 )(0,1)(0,1)( 0 , .20 )(0,.20)(0,.20) 실제로, 나는 그것들을 알고 있기 때문에 몇 번의 동일한 분포를 반복해서 …

15 distributions  references 

나는 한동안 상호 정보를 다루었습니다. 그러나 "상관 상관 관계"에서 분포 독립성을 측정하는 데 사용할 수있는 매우 최근의 측정법 (소위 상관 관계라고도 함) (브라우니 안 상관 관계라고도 함)을 찾았습니다. http://en.wikipedia.org/wiki/Brownian_covariance . 이 법안이 소개 된 논문을 확인했지만 상호 정보를 암시하지는 않았습니다. 그래서 내 질문은 : 그들은 정확히 같은 문제를 해결합니까? 그렇지 …

15 correlation  mutual-information  distance-covariance