«measurement-error» 태그된 질문

ImageNet 분류 용지에서 상위 1 및 상위 5 오류율은 일부 솔루션의 성공을 측정하는 데 중요한 단위이지만 이러한 오류율은 무엇입니까? 에 깊은 길쌈 신경망과 ImageNet 분류 Krizhevsky 등으로. 하나의 단일 CNN (7 페이지)을 기반으로하는 모든 솔루션에는 상위 5 개의 오류율이 없지만 5 및 7 개의 CNN이있는 솔루션에는 5 개의 CNN에 비해 …

38 classification  neural-networks  error  measurement-error  image-processing 

실제 값이 0 일 때 상대 오류를 어떻게 계산합니까? 및 가 있다고 가정하십시오 . 상대 오류를 다음과 같이 정의하면 :xtrue=0xtrue=0x_{true} = 0xtestxtestx_{test} relative error=xtrue−xtestxtruerelative error=xtrue−xtestxtrue\text{relative error} = \frac{x_{true}-x_{test}}{x_{true}} 그런 다음 상대 오류는 항상 정의되지 않습니다. 대신에 나는 정의를 사용한다 : relative error=xtrue−xtestxtestrelative error=xtrue−xtestxtest\text{relative error} = \frac{x_{true}-x_{test}}{x_{test}} 그러면 상대 오차는 항상 …

32 error  measurement-error 

예를 들어 내 문제를 설명하겠습니다. {나이, 성별, 국가, 지역, 도시}와 같은 속성이 주어진 개인의 소득을 예측한다고 가정합니다. 당신은 이와 같은 훈련 데이터 세트를 가지고 있습니다 train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID Age …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error)을 사용하여 장비 범주의 판매 가격을 예측하는 성능을 평가하는 기계 학습 경쟁을 해왔습니다. 문제는 최종 결과의 성공을 해석하는 방법을 잘 모르겠다는 것입니다. 예를 들어 의 RMSLE을 달성 하면 지수 지수 높이고 rmse처럼 해석 할 수 있습니까? (예 : )?1.0521.0521.052eeee1.052=2.863=RMSEe1.052=2.863=RMSEe^{1.052}=2.863=RMSE 그런 다음 내 예측이 실제 가격과 …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

랜덤 변수의 하한과 상한이 [0,1]이라고 가정합니다. 그러한 변수의 분산을 계산하는 방법은 무엇입니까?

22 variance  standard-deviation  measurement-error 

여기서 '잘림' 은 난수의 정밀도를 낮추고 일련의 난수를 자르지 않음을 의미합니다. 예를 들어, 임의의 정밀도로 임의의 숫자 (예 : 정규, 균일 등의 분포에서 추출)가 있고 모든 숫자를 자르면 마침내 숫자 세트로 끝납니다. 소수점 이하 두 자리. 이 새로운 숫자 집합을 '무작위'라고 부를 수 있습니까?엔엔n엔엔n 하드웨어 생성 난수 에 대해 읽을 …

18 random-generation  measurement-error  truncation 

몇 가지 검색을 한 후에, 나는 관측 분동 / 측정 오차를 주요 성분 분석에 포함시키는 것에 대해 거의 발견하지 못했습니다. 내가 찾은 것은 가중치를 포함하기 위해 반복적 인 접근 방식에 의존하는 경향이 있습니다 (예 : here ). 내 질문은 왜이 접근법이 필요한가? 가중 공분산 행렬의 고유 벡터를 사용할 수없는 이유는 …

17 pca  measurement-error  weighted-data 

적절한 점수 규칙은 '진정한'모델에 의해 극대화되는 규칙이며 시스템을 '헤지'하거나 게임을 할 수 없습니다 (점수를 향상시키기 위해 모델의 진정한 신념에 따라 다른 결과를 의도적으로보고 함). 브리 어 점수는 적절하고 정확성 (비율이 올바르게 분류 됨)이 부적절하며 종종 낙담합니다. 때로는 AUC가 준 정확한 스코어링 규칙이라고 불리는데, 이는 정확성으로 완벽하지는 않지만 적절한 규칙보다 덜 …

16 classification  references  roc  measurement-error  scoring-rules 

40 페이지의 "인체에 대한 생물 통계학"책에서 나는 다음을 읽었습니다. 표준 오차 (약칭 SE)는 물체의 추정 또는 측정이 얼마나 정확한지를 나타내는 한 가지 방법입니다. 과 신뢰 구간은 추정의 정확성 또는 무언가의 측정을 나타내는 다른 방법을 제공합니다. 그러나 측정의 정확성을 나타내는 방법은 없습니다. 질문 : 물체의 측정이 얼마나 정확한지를 나타내는 방법은 무엇입니까? …

15 confidence-interval  standard-error  measurement-error  accuracy 

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

공분산 행렬 를 통해 노이즈 측정을 출력하는 GPS 장치가 있습니다 .ΣΣ\Sigma Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} & \sigma_{yz} & \sigma_{zz} \end{matrix}\right] (이 또한의 참여하지만하자 잠깐 그것을 무시한다.)ttt 다른 사람에게 각 방향 ( ) 의 정확도 가 숫자 라고 말하고 …

15 covariance  measurement-error  uncertainty 

당신은 결과가 어디 고전적인 데이터 분석 문제를 고려 YiYiY_{i} 그리고 그것은 예측의 수와 관련되는 방법 Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} . 여기서 염두에 두어야 할 기본 응용 프로그램 유형은 YiYiY_{i} 는 도시 의 범죄율과 같은 그룹 수준의 결과 입니다.iii 예측 변수는 도시 인구 통계 학적 특징과 같은 그룹 레벨 특성 입니다.iii 기본 …

14 regression  measurement-error  errors-in-variables 

통계에 익숙하지 않아서 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 내 분야에는 일반적으로 사용되는 형식의 모델이 있습니다. Pt=Po(Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha 사람들이 모델을 데이터에 맞추면 일반적으로 모델을 선형화하고 다음에 적합합니다. log(Pt)=log(Po)+αlog(Vt)+ϵlog⁡(Pt)=log⁡(Po)+αlog⁡(Vt)+ϵ\log(P_t) = \log(P_o) + \alpha \log(V_t) + \epsilon 이거 괜찮아? 신호의 노이즈로 인해 실제 모델은 Pt=Po(Vt)α+ϵPt=Po(Vt)α+ϵP_t = P_o(V_t)^\alpha + \epsilon 위와 같이 선형화 …

13 modeling  model  error  curve-fitting  measurement-error 

내가 분명한 것을 놓친 경우 용서하십시오. 저는 정규 분포에 근사한 평균값을 중심으로 본질적으로 (히스토그램) 분포를 가진 물리학 자입니다. 나에게 중요한 값은이 가우스 랜덤 변수의 표준 편차입니다. 표본 표준 편차에서 오류를 찾으려면 어떻게해야합니까? 원래 히스토그램의 각 빈에 대한 오류와 관련이 있다고 생각합니다.

11 normal-distribution  standard-deviation  error  measurement-error 

데이터 분석 수업에 참석하고 있으며 뿌리 깊은 아이디어가 흔들리고 있습니다. 즉, 오차 (엡실론)와 다른 종류의 분산은 그룹 (표본 또는 전체 모집단)에만 적용됩니다. 이제, 회귀 가정 중 하나는 분산이 "모든 개인에게 동일"하다는 것입니다. 이것은 어떻게 든 나에게 충격이다. 나는 항상 일정한 것으로 가정 된 모든 X 값에 대한 Y의 편차라고 생각했습니다. …

11 regression  variance  error  measurement-error