통계 및 빅 데이터 machine-learning

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참고 :이 질문은 법적 이유로 인해 이전 질문을 삭제해야했기 때문에 다시 게시되었습니다. SAS의 PROC MIXED를 R lme의 nlme패키지 기능과 비교하는 동안 다소 혼란스러운 차이점을 발견했습니다. 구체적으로는, 다른 시험에서 자유도간에 상이 PROC MIXED하고 lme, 그리고 왜 생각해. 다음 데이터 세트에서 시작하십시오 (아래 제공된 R 코드). ind : 측정 대상을 나타내는 계수 …

12 r mixed-model sas degrees-of-freedom pdf unbiased-estimator distance-functions functional-data-analysis hellinger time-series outliers c++ relative-risk absolute-risk rare-events regression t-test multiple-regression survival teaching multiple-regression regression self-study t-distribution machine-learning recommender-system self-study binomial standard-deviation data-visualization r predictive-models pearson-r spearman-rho r regression modeling r categorical-data data-visualization ggplot2 many-categories machine-learning cross-validation weka microarray variance sampling monte-carlo regression cross-validation model-selection feature-selection elastic-net distance-functions information-theory r regression mixed-model random-effects-model fixed-effects-model dataset data-mining

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Duda et al의 패턴 분류에서 무료 점심 정리 이해하기

Duda, Hart 및 Stork의 패턴 분류 섹션 9.2 고유 분류 자 부족의 섹션 9.2에 사용 된 표기법에 대해 몇 가지 질문이 있습니다 . 먼저 책에서 관련 텍스트를 인용하겠습니다. 단순화를 위해 트레이닝 세트의 두 종류의 문제를 고려 DDD 패턴 구성을 xixix^i 및 관련 카테고리 라벨 yi=±1yi=±1y_i = ± 1 위해 i=1,...,ni=1,...,ni …

12 machine-learning

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여러 대상 또는 클래스를 예측 하시겠습니까?

여러 이벤트를 예측하려고하는 예측 모델을 구축한다고 가정합니다 (예 : 주사위 굴림과 동전 던지기). 내가 익숙한 대부분의 알고리즘은 하나의 대상에서만 작동하므로 이런 종류의 표준 접근 방식이 있는지 궁금합니다. 가능한 두 가지 옵션이 있습니다. 아마도 가장 순진한 접근 방식은 단순히 두 가지 다른 문제로 처리 한 다음 결과를 결합하는 것입니다. 그러나 두 …

12 machine-learning classification predictive-models multi-class

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SVM, 가변 상호 작용 및 교육 데이터 적합

나는 두 가지 일반적인 / 더 이론적 인 질문이 있습니다. 1) 예측 모델을 작성할 때 SVM이 변수 상호 작용을 처리하는 방법이 궁금합니다. 예를 들어, f1과 f2의 두 가지 기능이 있고 목표가 f1, f2에 의존하고 f1 * f2 (또는 일부 함수 h (f1, f2))라고 말하면 SVM이 적합합니까 (OOS뿐만 아니라 훈련 데이터에도) …

12 machine-learning predictive-models svm interaction

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교육 데이터에서 그룹 크기가 다른 SVM

한 그룹이 다른 그룹보다 더 많은 훈련 데이터를 사용하여 SVM을 구축하려고합니다. 그러나 그룹은 최종 테스트 데이터에서 동일하게 표시됩니다. 따라서 R 패키지 인터페이스 의 class.weights매개 변수 를 사용 하여 훈련 데이터에서 두 그룹의 영향을 균형있게 조정 하고 싶습니다 .e1071libsvm 이 가중치를 정확히 어떻게 지정해야하는지 잘 모르기 때문에 약간의 테스트를 설정했습니다. 일부 …

12 r machine-learning svm

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통계적 방법에 대한 광범위하고 개념적 개요

시뮬레이션 / 예측 / 함수 추정 등에 대한 통계 분석의 가능성에 매우 관심이 있습니다. 그러나 나는 그것에 대해 많이 알지 못하며 수학 지식은 여전히 상당히 제한적입니다. 저는 소프트웨어 공학의 중학교 학부생입니다. 나는 선형 회귀 및 다른 종류의 회귀, 베이지안 방법, 몬테 카를로 방법, 기계 학습 등 계속해서 읽는 특정 것들에 …

12 r regression machine-learning references simulation

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Markov 모델의 매개 변수 수

HMM 모델 선택에 BIC를 사용하고 싶습니다. BIC = -2*logLike + num_of_params * log(num_of_data) HMM 모델의 매개 변수 수를 어떻게 계산합니까? 다음과 같은 데이터가있는 간단한 2 상태 HMM을 고려하십시오. data = [1 2 1 1 2 2 2 1 2 3 3 2 3 2 1 2 2 3 4 5 …

12 machine-learning model-comparison bic hidden-markov-model

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Akinator.com 및 Naive Bayes 분류기

맥락 : 저는 유니 코스 통계에서 (반반 잊혀진) 경험이있는 프로그래머입니다. 최근에 나는 http://akinator.com을 우연히 발견 하고 실패하기 위해 시간을 보냈습니다. 누가 아니 었어? :) 나는 그것이 작동하는 방법을 찾기로 결정했습니다. 인터넷 검색 및 관련 블로그 게시물을 읽은 후 결과 혼합에 내 제한된 지식을 추가 한 후 다음 모델을 생각해 냈습니다 …

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군집 분석에 대한 추천 도서 또는 기사?

작은 (200M) 코퍼스 텍스트를 작업 중입니다. 클러스터 분석으로 탐색하고 싶습니다. 그 주제에 관해 어떤 책이나 기사를 추천 하시겠습니까?

12 machine-learning references clustering

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"변형"이란 무엇입니까?

"변이"의 사용은 항상 변이 추론을 통한 최적화를 의미합니까? 예 : "가변 자동 인코더" "가변 베이지안 방법" "변형 재 정규화 그룹"

12 machine-learning optimization inference

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RMSProp 및 Adam 대 SGD

RMSProp, Adam 및 SGD가있는 네트워크를 사용하여 EMNIST 검증 세트에 대한 실험을 수행하고 있습니다. L2 정규화 (1e-05 페널티)뿐만 아니라 SGD (학습률 0.1) 및 탈락 (0.1 탈락 확률)으로 87 % 정확도를 달성하고 있습니다. RMSProp 및 Adam을 사용하여 동일한 정확한 구성과 0.001의 초기 학습 속도를 테스트 할 때 85 %의 정확도와 훨씬 덜 …

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one-hot 인코딩이 필요한 알고리즘은 무엇입니까?

순서가없는 범주 형 변수에 원 핫 인코딩을 사용해야 할 때와 사용하지 않을 때는 확실 하지 않습니다. 알고리즘이 거리 메트릭을 사용하여 유사성을 계산할 때마다 사용합니다. 순서가없는 범주 형 기능이 핫 인코딩 된 유형과 어떤 유형의 알고리즘이 아닌 알고리즘 유형에 대한 일반적인 경험을 가진 사람이 있습니까?

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Keras : val_loss가 증가하는 동안 손실이 감소하는 이유는 무엇입니까?

나는 많은 매개 변수에 대한 그리드 검색을 설정했습니다. 이진 분류를 수행하는 Keras 신경망에 가장 적합한 매개 변수를 찾으려고합니다. 출력은 1 또는 0입니다. 약 200 개의 기능이 있습니다. 그리드 검색을 수행했을 때 많은 모델과 매개 변수를 얻었습니다. 가장 좋은 모델에는 다음과 같은 매개 변수가 있습니다. Epochs : 20 Batch Size : …

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'정규'선형 회귀와 딥 러닝 선형 회귀의 차이점은 무엇입니까?

정기적 인 머신 러닝 분석에서 선형 회귀와 "딥 러닝"설정에서 선형 회귀의 차이점을 알고 싶습니다. 딥 러닝 설정에서 선형 회귀에 사용되는 알고리즘

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CNN에서 업 샘플링과 컨볼 루션 컨볼 루션이 동일합니까?

"업 샘플링"과 "전치 컨볼 루션"이라는 용어는 "디컨 볼 루션"(<-좋은 용어는 아니지만 여기서 사용하겠습니다)을 수행 할 때 사용됩니다. 원래, 나는 그것들이 같은 것을 의미한다고 생각했지만, 나는이 기사들을 읽은 후에 그것들이 다른 것 같습니다. 누구든지 명확히 할 수 있습니까? 전치 컨볼 루션 : 우리가 복잡한 신경망을 통해 손실을 전파 할 때 사용할 …

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