«references» 태그된 질문

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가장 좋아하는 데이터 시각화 블로그는 무엇입니까?
데이터 시각화에 대한 최고의 블로그는 무엇입니까? 이 질문은 주관적이기 때문에 커뮤니티 위키로 만들고 있습니다. 각 답변을 하나의 링크로 제한하십시오. 제안 된 답변에 대한 다음 기준에 유의하십시오. [A] 이와 같은 질문에 대한 적절한 답변은 적절한 설명과 합리적인 근거를 제공해야합니다. 단순한 하이퍼 링크는 그렇게하지 않습니다. ... [A] 미래의 모든 회신은 ... [이들] …
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숙련 된 개발자를위한 통계로 시작하는 곳
2015 년 상반기 동안 저는 기계 학습 과정 (GREAT 과정 Andrew Andrew)을 수행했습니다. 기계 학습의 기본 사항 (선형 회귀, 로지스틱 회귀, SVM, 신경망 ...)을 배웠습니다. 또한 나는 10 년 동안 개발자 였으므로 새로운 프로그래밍 언어를 배우는 것은 문제가되지 않습니다. 최근에 기계 학습 알고리즘을 구현하기 위해 R 학습을 시작했습니다. 그러나 나는 …
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베이지안 통계 튜토리얼
Bayesian Statistics에서 속도를 높이려고합니다. 나는 약간의 통계 배경 (STAT 101)을 가지고 있지만 너무 많지는 않습니다-나는 이전, 후부 및 가능성을 이해할 수 있다고 생각합니다 : 아직 베이지안 교재를 읽고 싶지 않습니다. 나는 빨리 나를 끌어 올릴 소스 (웹 사이트 선호)에서 읽는 것을 선호합니다. 같은 뭔가 이 있지만, 그 자세한 내용이 있습니다. …
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로그 변환 예측 변수 및 / 또는 응답의 해석
종속 변수, 종속 변수 및 독립 변수 또는 독립 변수 만 로그 변환인지 해석에 차이가 있는지 궁금합니다. 의 경우를 고려 log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV를 백분율 증가로 해석 할 수 있지만 log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error 또는 내가있을 때 DV = Intercept + B1*log(IV) + …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
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통계 모델 치트 시트
통계 정보 "치트 시트"가 하나 이상 있는지 궁금합니다. 모델 사용시기 모델을 사용하지 않을 때 필수 및 선택적 입력 예상 출력 모델이 다른 분야 (정책, 바이오, 엔지니어링, 제조 등)에서 테스트 되었습니까? 실무 또는 연구에서 허용됩니까? 예상되는 변화 / 정확도 / 정밀도 경고 확장 성 더 이상 사용되지 않는 모델, 피하거나 사용하지 …
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초보자를위한 신경망 참조 (교재, 온라인 강좌)
신경망을 배우고 싶습니다. 저는 전산 언어 학자입니다. 통계 머신 러닝 접근법을 알고 있으며 파이썬으로 코딩 할 수 있습니다. 나는 개념부터 시작하여 계산 언어학 관점에서 유용 할 수있는 인기있는 모델을 알고 있습니다. 참고 용으로 웹을 탐색하고 몇 권의 책과 자료를 찾았습니다. Ripley, Brian D. (1996) 케임브리지 패턴 인식 및 신경망 비숍, …
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수업 시간에 예제를 제공하는 작은 (실제) 데이터 세트?
초급 수준의 수업을 가르 칠 때, 내가 아는 교사들은 그들이 가르치는 방법을 예시하기 위해 몇 가지 숫자와 이야기를 발명하는 경향이 있습니다. 내가 선호하는 것은 실제 숫자로 실제 이야기를하는 것입니다. 그러나 이러한 사례는 매우 작은 데이터 집합과 관련이 있어야하므로 수동 계산이 가능합니다. 이러한 데이터 세트에 대한 제안은 매우 환영합니다. 작은 데이터 …
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수학이나 확률과 관련된 좋은 영화가 있습니까?
수학, 확률 등이 포함 된 좋은 영화를 제안 할 수 있습니까? 한 예는 21 입니다. 또한 알고리즘이 포함 된 영화 (예 : 텍스트 해독)에 관심이 있습니다. 일반적으로 유명한 과학 이론은 있지만 공상 과학 소설이나 다큐멘터리는없는 "괴짜"영화 미리 감사드립니다!
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랜덤 포레스트와 매우 랜덤 화 된 트리의 차이점
랜덤 포레스트와 매우 랜덤 화 된 트리는 랜덤 포레스트에있는 트리의 분할이 결정론적인 반면, 매우 랜덤 화 된 트리의 경우에는 랜덤이라는 점에서 차이가 있음을 이해했습니다. 현재 트리에 대해 선택된 변수에서 임의의 균일 분할 중). 그러나 나는 다양한 상황 에서이 다른 분열의 영향을 완전히 이해하지 못합니다. 편향 / 분산 측면에서 어떻게 비교합니까? …
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수학의 강력한 배경이 ML의 필수 요건입니까?
나는 내 자신의 스킬 셋을 발전시키기 시작했고 항상 머신 러닝에 매료되었습니다. 그러나 6 년 전에는 이것을 추구하는 대신 컴퓨터 과학과 전혀 관련없는 학위를 받기로 결정했습니다. 나는 약 8-10 년 동안 소프트웨어와 응용 프로그램을 개발 해 왔으므로 잘 다루었지만 기계 학습 / 확률 / 통계의 수학 측면에 침투하는 것처럼 보이지 않습니다. …
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통계 나 머신 러닝에 대한 좋은 과학 책이 있습니까?
실제 과학뿐만 아니라 현재 이론의 역사와 이유를 다루면서 읽는 것이 매우 즐겁고 인기있는 과학 도서가 많이 있습니다. 예를 들어 James Gleick (카오스, 프랙탈, 비선형 성)의 "Chaos", Stephen Hawking (물리, 우주의 기원, 시간, 블랙홀)의 "간단한 역사"또는 Richard Dawkins의 "The Selfish Gene"( 진화와 자연 선택). 이 책들 중 일부는 논증 (Dawkins)을 제시하고 …
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가장 유용한 경제 데이터 소스는 무엇입니까?
경제에서 연구 할 때 실제 데이터에 대한 이론적 결론을 검증해야하는 경우가 종종 있습니다. 신뢰할만한 데이터 소스는 무엇입니까? 주로 GDP, 인구, CPI, PPI 등과 같은 다양한 통계 데이터를 제공하는 소스에 관심이 있습니다. 편집 : 다음은이 스레드에 나타나는 링크의 집계입니다. 일반 : - 톰슨 로이터 데이터 스트림 (무료, 매우 포괄적 인) - …
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