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사랑하는 여러분, 제가 설명 할 수없는 이상한 것을 발견했습니다. 요약 : 로지스틱 회귀 모델에서 신뢰 구간을 계산하는 수동 방법과 R 함수 confint()는 다른 결과를 제공합니다. Hosmer & Lemeshow의 Applied Logistic Regression (2 판)을 진행했습니다. 세 번째 장에는 승산 비와 95 % 신뢰 구간을 계산하는 예가 있습니다. R을 사용하면 모델을 쉽게 …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

많은 기계 학습 응용 프로그램에서 소위 데이터 보강 방법을 사용하면 더 나은 모델을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 고양이와 강아지 의 이미지 훈련 세트를 가정하십시오 . 회전, 미러링, 대비 조정 등을 통해 원래 이미지에서 추가 이미지를 생성 할 수 있습니다.100100100 이미지의 경우, 데이터 확대는 비교적 간단합니다. 그러나 예를 들어 샘플로 …

21 machine-learning  predictive-models  dataset  independence  data-augmentation 

기계 학습을 사용하여 이미지 분류를하고 있습니다. 교육 데이터 (이미지)가 있고 데이터를 교육 및 유효성 검사 세트로 분할한다고 가정합니다. 또한 임의 회전 및 노이즈 주입을 통해 데이터를 확대 (원본 이미지에서 새 이미지 생성)하고 싶습니다. 기능 보강은 오프라인으로 수행됩니다. 데이터 기능 보강을 수행하는 올바른 방법은 무엇입니까? 먼저 데이터를 교육 및 유효성 검사 …

14 machine-learning  classification  cross-validation  dataset  data-augmentation 

시계열 예측에서 "데이터 확대"를 수행하는 두 가지 전략을 고려하고 있습니다. 먼저 약간의 배경 지식이 필요합니다. 시계열의 다음 단계를 예측하기 위한 예측 변수 피피P{ A나는}{ㅏ나는}\lbrace A_i\rbrace 는 일반적으로 시계열 과거 상태와 예측 변수의 과거 상태 두 가지에 의존하는 함수입니다. 피( { A나는 ≤ t - 1} , P에스t - 1)피({ㅏ나는≤티−1},피에스티−1)P(\lbrace A_{i\leq …

13 time-series  data-augmentation