통계 및 빅 데이터

나는 최근에 드문 드문 표현에 대한 많은 논문을 보았으며, 대부분은 규범을 사용하고 약간의 최소화를 수행합니다. 내 질문은 규범과 혼합 규범은 무엇입니까? 그리고 정규화와 어떤 관련이 있습니까?ℓpℓp\ell_pℓpℓp\ell_pℓp,qℓp,q\ell_{p, q} 감사

12 machine-learning  regularization  sparse 

이 텍스트 표현 모델의 차이점은 무엇입니까 : 단어의 백과 벡터 공간 모델?

12 machine-learning  text-mining 

누군가 다음과 같은 진술을하면 : "연기 환경 흡연에 노출 된 비 흡연자는 흡연에 노출되지 않은 비 흡연자에 비해 관상 동맥 심장 질환의 위험이 1.25 (95 % 신뢰 구간, 1.17-1.32)였습니다." 전체 인구에 대한 상대적 위험은 무엇입니까? 관상 동맥 심장병과 얼마나 많은 것들이 관련되어 있습니까? 테스트 할 수있는 수많은 것들 중에서 실제로 …

12 probability  statistical-significance  confidence-interval  conditional-probability  philosophical 

데이터가 지수 또는 정규 분포를 따르는 지 확인하기위한 표준 통계 검정은 무엇입니까?

12 distributions  hypothesis-testing  normal-distribution 

두 변수가 선형 의존적 이거나 선형 적으로 상관 되어있는 경우의 차이점을 설명하십시오 . 나는 wikipedia 기사를 찾았지만 적절한 예를 얻지 못했습니다. 예를 들어 설명하십시오.

12 correlation  non-independent 

회귀에 관한 교과서를 읽는 동안 나는 다음 단락을 만났다. 선형 회귀 계수 ( ) 의 벡터의 최소 제곱 추정값 은 다음과 같습니다.ββ\beta β^=(XtX)−1Xtyβ^=(XtX)−1Xty \hat{\beta} = (X^{t}X)^{-1}{X^t}y 데이터 의 함수로 볼 때 (예측 변수 X 를 상수로 간주 ) 데이터의 선형 조합입니다. 중앙 한계 정리를 사용하면 표본 크기가 크면 β 분포 …

12 multiple-regression 

관련 데이터 세트가 많이 있습니다. 쌍 간의 피어슨 상관 관계는 일반적으로 스피어 맨 상관 관계보다 확실히 큽니다. 그것은 어떤 상관 관계가 선형이라는 것을 암시하지만, 피어슨과 스피어 맨이 동일하더라도 기대할 수 있습니다. 피어슨과 스피어 맨 상관 사이에 명확한 간격이 있고 피어슨이 더 클 때 무엇을 의미합니까? 이것은 내 데이터 세트에서 일관된 …

12 correlation  spearman-rho  pearson-r 

반복 측정 데이터를 분석하려고 노력하고 R있습니다. 내 데이터는 본질적으로 다음과 같습니다. 두 개의 치료 그룹이 있습니다. 각 그룹의 모든 과목은 매일 시험을 치르며 점수 (시험에서 정확한 비율)를받습니다. 데이터는 긴 형식입니다. Time Percent Subject Group 1 0 GK11 Ethanol 2 0 GK11 Ethanol 3 0 GK11 Ethanol 4 0 GK11 Ethanol …

12 r  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

다음 두 시계열 ( x , y ; 아래 참조)을 고려할 때이 데이터의 장기 추세 간의 관계를 모델링하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 두 시계열은 시간의 함수로 모델링 할 때 중요한 Durbin-Watson 테스트를 가지고 있으며 고정적이지 않습니다. 나는 이것이 기본적으로 arima (1,1,0 ), arima (1,2,0) 등 나는 당신이 그것들을 모델링하기 전에 …

12 regression  time-series  arima 

E ( | X r | ) &lt; ∞ 인 경우 랜덤 변수 X 의 rrr 번째 모멘트 는 유한 합니다. XXXE(|Xr|)&lt;∞E(|Xr|)&lt;∞ \mathbb E(|X^r|)< \infty 양의 정수 s&lt;rs&lt;rs<r 에 대해 sss 번째 모멘트 E[|Xs|]E[|Xs|]\mathbb E[|X^s|] 도 유한합니다.

12 self-study  moments  function 

숙제의 일부로 다음 질문을 설정했습니다. 일 변량 데이터 표본의 평균에 대한 95 % 신뢰 구간을 얻기 위해 부트 스트랩의 성능을 검사하기위한 시뮬레이션 연구를 설계하고 구현합니다. 구현은 R 또는 SAS에있을 수 있습니다. 보고자하는 성능 측면은 신뢰 구간 적용 범위 (즉, 신뢰 구간에 실제 평균이 포함되는 비율)와 Monte Carlo 변동 (즉, 상한과 …

12 r  self-study  bootstrap  monte-carlo 

R에서 set.seed ()를 사용한 다음 샘플 함수를 사용하여 목록을 무작위 화하면 동일한 순열을 생성하지 않을 수 있습니까? 즉 ... set.seed(25) limit &lt;- 3 myindex &lt;- seq(0,limit) for (x in seq(1,factorial(limit))) { permutations &lt;- sample(myindex) print(permutations) } 이것은 생산 [1] 1 2 0 3 [1] 0 2 1 3 [1] 0 …

12 r  sampling  combinatorics  resampling 

왜 또는 왜 그렇지 않을지에 대한 추론이 있지만 이것은 간단한 질문이라고 생각합니다. 내가 묻는 이유는 내가 최근에 자체 RF 구현을 작성했으며 그것이 잘 수행하더라도 예상 한 것만 큼 성능이 좋지 않다는 것입니다 ( Kaggle 사진 품질 예측 경쟁 데이터 세트, 우승 점수 및 일부 어떤 기술이 사용되었는지에 관한 후속 정보). …

12 algorithms  random-forest  cart 

HMM과 Baum-Welch의 일부 파이썬 구현 (순수한 파이썬으로 또는 기존 항목을 래핑)을 찾고 있습니다. 몇 가지 아이디어? 방금 Google에서 검색했으며 다른 기계 학습 기술과 관련하여 실제로 나쁜 자료를 발견했습니다. 왜?

12 python  hidden-markov-model 

현재 Octave에서 작업하고 있지만 문서화가 좋지 않아 진행 속도가 매우 느립니다. 어떤 언어는 배우고 사용하기 쉽고 기계 학습 문제를 해결하기 위해 잘 문서화되어 있습니까? 작은 데이터 세트 (수천 개의 예제)에서 프로토 타입을 제작하려고하므로 속도는 중요하지 않습니다. 편집 : 추천 엔진을 개발 중입니다. 따라서 정규 선형 회귀, 신경망, SVN 또는 공동 …

12 r  machine-learning  matlab  software  python