Je lisais un article de blog du statisticien William Briggs, et l'affirmation suivante m'a le moins intéressé. Qu'est-ce que vous en faites? Qu'est-ce qu'un intervalle de confiance? C'est une équation, bien sûr, qui vous fournira un intervalle pour vos données. Il vise à fournir une mesure de...
Supposons la situation suivante: nous avons un grand nombre (par exemple 20) avec un petit groupe (par exemple n = 3). J'ai remarqué que si je génère des valeurs à partir de la distribution uniforme, les résidus sembleront approximativement normaux même si la distribution d'erreur est uniforme. Le...
J'espère qu'il n'y aura peut-être pas de réponse définitive à cette question. Mais j'ai utilisé un certain nombre d'algorithmes d'apprentissage automatique dans le passé et j'essaie d'en apprendre davantage sur les réseaux bayésiens. Je voudrais comprendre dans quelles circonstances ou pour quels...
J'ai trouvé de nombreux articles qui indiquent que les méthodes de boosting sont sensibles aux valeurs aberrantes, mais aucun article expliquant pourquoi. D'après mon expérience, les valeurs aberrantes sont mauvaises pour tout algorithme d'apprentissage automatique, mais pourquoi les méthodes de...
Dans la série de conférences Learning from Data , le professeur mentionne que la dimension VC mesure la complexité du modèle sur le nombre de points qu'un modèle donné peut briser. Donc, cela fonctionne parfaitement pour les modèles de classification où nous pourrions dire sur N points si le...
Je suis intéressé par la façon dont les filtres de Kalman peuvent être utilisés pour imputer des valeurs manquantes dans les données de séries temporelles. Est-il également applicable si certains points temporels consécutifs sont manquants? Je ne trouve pas grand-chose sur ce sujet. Toutes...
Récemment, j'ai lu des articles sur le réseau neuronal bayésien (BNN) [Neal, 1992] , [Neal, 2012] , qui donne une relation de probabilité entre l'entrée et la sortie dans un réseau neuronal. La formation d'un tel réseau neuronal se fait par MCMC, qui est différent de l'algorithme traditionnel de...
Résumé : essayer de trouver la meilleure méthode résume la similitude entre deux ensembles de données alignés de données en utilisant une seule valeur. Détails : Ma question est mieux expliquée avec un diagramme. Les graphiques ci-dessous montrent deux ensembles de données différents, chacun avec...
J'étudie la reconnaissance des formes et l'apprentissage automatique, et je suis tombé sur la question suivante. Considérons un problème de classification à deux classes avec une probabilité de classe antérieure égaleP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} et la distribution des...
Le de Cohen réddest l'une des façons les plus courantes de mesurer la taille d'un effet ( voir Wikipedia ). Il mesure simplement la distance entre deux moyennes en termes d'écart type groupé. Comment dériver la formule mathématique d'estimation de la variance du de Cohen rédd? Édition de décembre...
Je viens de penser à une façon soignée (pas nécessairement bonne) de créer des estimations de densité unidimensionnelles et ma question est: Cette méthode d'estimation de la densité a-t-elle un nom? Sinon, s'agit-il d'un cas particulier d'une autre méthode dans la littérature? Voici la méthode:...
Dans deux bibliothèques d'identification de langue populaires, Compact Language Detector 2 pour C ++ et détecteur de langue pour java, les deux utilisaient des n-grammes (basés sur des caractères) pour extraire des fonctionnalités de texte. Pourquoi un sac de mots (un seul mot / dictionnaire)...
Soit une suite de variables aléatoires st en probabilité, où est une constante fixe. J'essaie de montrer ce qui suit: et tous deux en probabilité. Je suis ici pour voir si ma logique était bonne. Voici mon travail{Xn}n≥1{Xn}n≥1\{X_n\}_{n\geq 1}Xn→aXn→aX_n \to
Des exemples de cette page montrent que la régression simple est nettement affectée par les valeurs aberrantes et cela peut être surmonté par des techniques de régression robuste: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . Je pense que lmrob et ltsReg sont d'autres...
Je considère un grand (mais fini) espace de modèles de complexité variable que j'explore en utilisant RJMCMC . Le prior sur le vecteur de paramètre pour chaque modèle est assez informatif. Dans quels cas (le cas échéant) devrais-je m'inquiéter du paradoxe de Jeffreys-Lindley favorisant les modèles...
Comment dois-je interpréter la hauteur des tracés de densité: Par exemple, dans le graphique ci-dessus, le pic est d'environ 0,07 à x = 18. Puis-je en déduire qu'environ 7% des valeurs sont d'environ 18? Puis-je être plus précis que ça? Il y a aussi un deuxième pic à x = 30 avec une hauteur de...
J'ai une matrice de termes de document , et maintenant je voudrais extraire des mots-clés pour chaque document avec une méthode d'apprentissage supervisé (SVM, Naive Bayes, ...). Dans ce modèle, j'utilise déjà Tf-idf, Pos tag, ...MMM Mais maintenant, je me pose des questions sur les voisins. J'ai...
J'essaie de résoudre une tâche appelée détection des piétons et j'entraîne le clasifer binaire sur deux catégories positives - personnes, négatives - en arrière-plan. J'ai un ensemble de données: nombre de positifs = 3752 nombre de négatifs = 3800 J'utilise train \ test split 80 \ 20% et...
Donc, en regardant les réseaux de neurones à fonction de base radiale, j'ai remarqué que les gens ne recommandent que l'utilisation d'une seule couche cachée, alors qu'avec les réseaux de neurones perceptron multicouches, plus de couches sont considérées comme meilleures. Étant donné que les...
J'utilise "glmnet" pour la régression au lasso dans GWAS. Certaines variantes et certains individus ont des valeurs manquantes et il semble que glmnet ne puisse pas gérer les valeurs manquantes. Existe-t-il une solution à ça? ou existe-t-il un autre package qui peut gérer les valeurs manquantes...