통계 및 빅 데이터

경험적 CDF 함수는 일반적으로 단계 함수에 의해 추정됩니다. 이것이 선형 보간을 사용하지 않고 이런 식으로 수행되는 이유가 있습니까? step 함수에 흥미로운 이론적 속성이 있습니까? 다음은 두 가지 예입니다. ecdf2 <- function (x) { x <- sort(x) n <- length(x) if (n < 1) stop("'x' must have 1 or more non-missing …

13 r  distributions  ecdf 

을 사용하여 모델 튜닝을 수행 caret했지만 gbm패키지를 사용하여 모델을 다시 실행했습니다 . caret패키지가 사용 gbm하고 출력이 동일해야한다는 것을 이해합니다 . 그러나 data(iris)RMSE와 R ^ 2를 평가 지표로 사용하면 약 5 %의 모델에서 불일치가 발생합니다. 부분 종속성 플롯을 사용 하기 위해 최적의 모델 성능을 찾고 caret싶지만 다시 실행 하고 싶습니다 gbm. …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

나는 가우시안 프로세스 분야에 익숙하지 않고 머신 러닝에 어떻게 적용되는지에 대해 알고 있습니다. 공분산 함수가 이러한 방법의 주요 매력 인 것에 대해 계속 읽고 듣습니다. 그렇다면 누구나 이러한 공분산 함수에서 일어나는 일을 직관적으로 설명 할 수 있습니까? 그렇지 않으면 특정 자습서 또는 설명하는 문서를 가리킬 수 있습니다.

13 machine-learning  probability  bayesian 

조합 최적화 문제에 딥 러닝을 사용하는 연구 그룹이 있습니까?

13 optimization  deep-learning 

PREFACE : 컷오프 사용의 장점 또는 컷오프 선택 방법에 대해서는 신경 쓰지 않습니다. 내 질문은 순전히 수학적이며 호기심 때문입니다. 로지스틱 회귀는 클래스 A 대 클래스 B의 사후 조건부 확률을 모델링하며 사후 조건부 확률이 동일한 초평면에 적합합니다. 따라서 이론적으로 0.5 분류 포인트는 사후 확률을 모델링하기 때문에 (균일 한 동일한 클래스 비율이 …

13 logistic  predictive-models  unbalanced-classes 

하자 X =( x1, x2, … x엔)X=(x1,x2,…xn)\mathbf{X}= (x_1, x_2, \dots x_n) 의 균일 한 분포로부터 임의의 샘플 수 ( a , b )(a,b)(a,b) , < B . 하자 Y 1 과 Y를 N 최대 및 최소 주문 통계를합니다. 통계량 ( Y 1 , Y n ) 이 매개 변수 θ …

13 self-study  uniform  sufficient-statistics  complete-statistics 

선형 회귀 모형을 고려하십시오. ,y = X β+ uy=Xβ+u\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} ,u ∼N( 0 , σ2나 )u∼N(0,σ2I)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) 입니다.이자형( u ∣ X ) = 0E(u∣X)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} 대 H 1 : σ 2 0 ≠ σ 2로 하자 .H0: σ20= σ2H0:σ02=σ2H_0: \sigma_0^2=\sigma^2H1: σ20≠ σ2H1:σ02≠σ2H_1: \sigma_0^2\neq\sigma^2 y T M X y를 추론 할 수 있습니다, …

13 regression  hypothesis-testing  mathematical-statistics  inference 

예를 들어 here 전에이 주제가 여러 번 나타났음을 알지만 여전히 회귀 출력을 해석하는 가장 좋은 방법을 확신하지 못합니다 . x 값 의 열과 y 값 의 열로 구성된 매우 간단한 데이터 세트가 있으며 위치 (loc) 에 따라 두 그룹으로 나뉩니다 . 포인트는 다음과 같습니다 동료는 우리가 사용했던 각 그룹에 별도의 …

13 regression  p-value  least-squares  aic 

그룹 올가미가 변수 그룹의 변수 선택 및 희소성에 사용된다는 것을 읽었습니다. 이 주장의 직관을 알고 싶습니다. 왜 올가미가 올가미보다 선호됩니까? 그룹 올가미 솔루션 경로가 부분적으로 선형이 아닌 이유는 무엇입니까?

13 regression  feature-selection  lasso  regularization 

이것은 간단한 설명 일 수 있습니다 (어쨌든 기대하고 있습니다). 회귀 도구 상자를 사용하여 Matlab에서 회귀 분석을 수행했습니다. 그러나 나는 이것을 나타내는 연구를 보았습니다. "회귀 분석을 사용하여 분산의 60 %를 설명하는 4 가지 음파 특징 만 사용하여 예측 모델을 설정할 수있었습니다." 필요한 경우 기사에 대한 링크는 여기에 있습니다 : 제 나는 …

13 variance 

관련 질문에 대한 이 답변에 대한 주석 에서 사용자 ssdecontrol과 Glen_b 는 합계 X + Y 의 정규성을 주장하는 데 XXX 와 의 공동 정규성이 필요한지 여부를 물었습니다 . 물론 관절의 정상 성도 충분 합니다. 이 보충 질문은 거기에서 다루어지지 않았으며 아마도 그 자체로 고려할 가치가 있습니다.YYYX+YX+YX+Y 공동 정규성은 한계 …

13 probability  normal-distribution  distributions  bivariate  multivariate-normal 

R에서 h2o.glm () 함수를 사용하여 결과에 우발성 테이블을 다른 통계와 함께 제공했습니다. 우발 사태 표는 " F1 최적 임계 값에 기초한 크로스 탭 "입니다. Wikipedia 는 F1 Score 또는 F Score를 조화와 정밀도의 조화 평균으로 정의합니다. 그러나 로지스틱 회귀의 예측 값 (예 : 결과)이 컷오프를 사용하여 이진으로 변환 된 경우에만 …

13 threshold 

stats.stackexchange에서 Google을 검색하고 검색했지만 선형 회귀 분석 의 값에 대한 95 % 신뢰 구간을 계산하는 공식을 찾을 수 없습니다 . 누구든지 그것을 제공 할 수 있습니까?아르 자형2R2R^2 더 나은 방법으로, R에서 아래의 선형 회귀를 실행했다고 가정 해 봅시다 . R 코드를 사용하여 R 값에 대한 95 % 신뢰 구간을 어떻게 …

13 r  regression  confidence-interval  inference  r-squared 

Coursera의 기계 학습 과정에서 인공 신경망을 방금 다루었 고 그 뒤에 더 많은 이론을 알고 싶습니다. 나는 그들이 생물학을 모방 한 동기가 다소 불만족 스럽다는 것을 안다. 표면에서 각 수준에서 공변량을 선형 조합으로 대체하는 것으로 보입니다. 반복적으로 수행함으로써 비선형 모델 피팅을 허용합니다. 이것은 왜 신경망이 때때로 비선형 모델에 적합하기를 선호하는지에 …

13 machine-learning  neural-networks  theory 

우리는 스코어 카드 모델링을 위해 좋은 비율과 나쁜 비율의 도움으로 생성 된 리프트를 사용하여 GINI 곡선을 만들었습니다. 그러나 내가 연구 한 것은 ROC 곡선이 x 축으로 특이성 (1- True Negative)과 Y 축으로 감도 (true positive)를 갖는 Confusion matrix를 사용하여 생성된다는 것입니다. 따라서 GINI와 ROC의 결과는 하나의 차이점과 동일하지만 후자는 또한 …

13 roc  gini