통계 및 빅 데이터

나는 낮은 순위의 커널 aproximation을위한 Nyström 방법에 대해 읽었습니다. 이 방법은 scikit-learn [1]에서 구현되어 커널 기능 매핑의 낮은 순위에 데이터 샘플을 투사하는 방법으로 사용됩니다. 내가 아는 한, 훈련 세트 과 커널 함수가 주어지면 SVD를 에 적용 하여 커널 매트릭스 의 낮은 순위 근사값을 생성합니다. 및 .{xi}ni=1{xi}i=1n\{x_i\}_{i=1}^nn×nn×nn \times nKKKWWWCCC K=[WK21KT21K22]K=[WK21TK21K22]K = …

12 scikit-learn  dimensionality-reduction  kernel-trick  nonlinear 

나는이 질문의 제목이 모든 것을 말해 준다고 믿는다.

12 clustering  k-means  high-dimensional 

나는 마르코프 체인 속성을 이해할 수없는 이해하는 데 어려움이 있습니다. Irreducible은 확률 적 프로세스가 "모든 상태에서 어떤 상태로든 갈 수 있음"을 의미한다고합니다. 그러나 그것이 상태에서 벗어날 수 있는지 여부를 정의하는 것 iii 상태로 jjj또는 갈 수 없습니까? 위키 피 디아 페이지 공식화을 제공합니다 : 상태 jjj인 접근 (작성i→ji→ji\rightarrow j) 상태에서 …

12 stochastic-processes  markov-process 

Wikipedia 는 다음과 같이 말합니다. VC 차원은 알고리즘이 산산조각 낼 수있는 가장 큰 점 집합의 카디널리티입니다. 예를 들어 선형 분류기는 카디널리티 n + 1을 갖습니다. 내 질문은 왜 우리가 관심을 갖는가? 선형 분류를 수행하는 대부분의 데이터 세트는 매우 큰 경향이 있으며 많은 점이 포함됩니다.

12 classification  algorithms  vc-dimension 

6 개의 수업에 문제가 있습니다. 그래서 다음과 같이 멀티 클래스 분류기를 작성합니다. 각 클래스마다 One vs. All을 사용하여 하나의 Logistic Regression 분류 기가 있습니다. 즉, 6 개의 다른 분류자가 있습니다. 분류기 각각에 대해 혼동 매트릭스를보고 할 수 있습니다. 그러나 여기 많은 예에서 보았 듯이 모든 분류 자에 대한 혼동 행렬을보고하고 …

12 machine-learning  logistic  classification  multi-class  confusion-matrix 

Decision Stump를 사용하여 Adaboost를 구현하고 싶습니다. Adaboost를 반복 할 때마다 데이터 세트의 기능만큼 많은 의사 결정을 내릴 수 있습니까? 예를 들어, 24 개의 기능이있는 데이터 세트가있는 경우 각 반복마다 24 개의 의사 결정 스텀프 분류 기가 있어야합니까? 아니면 무작위로 일부 기능을 선택하고 모든 기능 대신 분류기를 만들어야합니까?

12 machine-learning  classification  cart  boosting 

누군가가 128에서 4000 사이의 로그 균등 분포에서 데이터가 샘플링되었다고 말하면 무엇을 의미합니까? 균일 분포의 샘플링과 다른 점은 무엇입니까? 이 백서를 참조하십시오 : http://www.jmlr.org/papers/volume13/bergstra12a/bergstra12a.pdf 감사!

12 machine-learning  distributions  uniform 

내가 아는 한, 자동 엔코더와 t-SNE는 비선형 차원 축소에 사용됩니다. 차이점은 무엇이며 왜 다른 것을 사용해야합니까?

12 neural-networks  deep-learning  dimensionality-reduction  autoencoders  tsne 

이 별도의 분포 유형 (예 : 이항, 베르누이, 다항식)이거나 모든 분포를 이런 식으로 나타낼 수 있습니다. 누군가 간단한 예를 들어 설명 할 수 있습니까?

12 probability  distributions 

누락 된 값이 많은 동물원 시리즈가 있습니다. auto.arima이 누락 된 값을 무시할 수 있다는 것을 읽었 습니까? 누구든지 어떻게 할 수 있습니까? 고마워요! 이것은 내가 시도했지만 성공하지 못했습니다. fit <- auto.arima(tsx) plot(forecast(fit))

12 arima 

시계열 컨텍스트에서 R- 제곱을 사용하는 것이 적절하지 않다는 것을 읽었습니다. 다른 컨텍스트가 있음을 알고 있습니다 .R- 제곱은 더 이상 고유하지 않습니다. 왜 이런거야? 나는 이것을 찾으려고했지만 아무것도 찾지 못했습니다. 일반적으로 모델을 평가할 때 R- 제곱 (또는 조정 된 R- 제곱)에 많은 가치를 두지 않지만 많은 동료 (예 : 비즈니스 전공)는 …

12 regression  time-series  r-squared 

Predicted class Cat Dog Rabbit Actual class Cat 5 3 0 Dog 2 3 1 Rabbit 0 2 11 정밀도를 계산하고 리콜하는 방법 F1- 점수를 쉽게 계산할 수 있습니다. 일반적인 혼란 매트릭스는 2 x 2 차원입니다. 그러나 3 x 3이되면 정밀도를 계산하고 호출하는 방법을 모릅니다.

12 machine-learning  precision-recall 

나는 수학자가 아닙니다. KL Divergence에 대한 인터넷을 검색했습니다. 내가 배운 것은 KL 분기는 입력 분포와 관련하여 모델의 분포를 근사 할 때 손실되는 정보를 측정한다는 것입니다. 나는 두 개의 연속 또는 이산 분포 사이에서 이것을 보았습니다. 연속과 불연속 또는 그 반대로 할 수 있습니까?

12 distributions  mathematical-statistics  kullback-leibler 

아무도 동시 방정식 모델과 SEM (Structural Equation Model)의 차이점을 이해하도록 도와 줄 수 있습니까? 누군가 나에게 그것에 대한 몇 가지 문헌을 제공 할 수 있다면 좋을 것입니다. 또한 시계열 컨텍스트에서 SEM이 사용 된 문헌이 있습니까? 내가 얻는 문헌은 주로 단면 데이터 컨텍스트에서 SEM을 설명합니다. 감사합니다!

12 time-series  references  sem 

여러 선형 회귀 분석을 수행하고 있습니다. 21 개의 관측치와 5 개의 변수가 있습니다. 내 목표는 변수 간의 관계를 찾는 것입니다. 내 데이터가 다중 회귀를 수행하기에 충분히 설정 되었습니까? 내 변수 중 3 개가 유의하지 않은 것으로 밝혀진 t- 검정 결과. 중요한 변수로 회귀 분석을 다시 수행해야합니까 (또는 첫 회귀 분석으로 …

12 regression  t-test  multiple-regression