Compte tenu du nombre constant de caractéristiques, Barnes-Hut t-SNE a une complexité de , les projections aléatoires et l'ACP ont une complexité de O ( n ), ce qui les rend "abordables" pour de très grands ensembles de données.O ( n logn )O(nlogn)O(n\log n)O ( n )O(n)O(n) En revanche, les...
J'essaie de comprendre la distribution de où , iid je sais que, en prenant chacun des termes séparément, et Mais je ne suis pas sûr de la distribution de (*)(n−1)∑i=1nZ2i−(∑i=1nZi)2(∗)(n−1)∑i=1nZi2−(∑i=1nZi)2(∗) (n-1) \sum_{i=1}^n Z_i^2 - \left( \sum_{i=1}^n Z_i \right)^2 \qquad (*)...
J'ai créé une page Web qui présente les résultats des médailles olympiques en direct de Thompson Reuters et les chiffres de population mondiale de la CIA. Les résultats m'intéressent - la Hongrie possède une avance à deux chiffres dans les médailles d'or dans le reste du monde. En outre, les...
J'ai toujours souscrit à la sagesse populaire selon laquelle la diminution du taux d'apprentissage dans un gbm (modèle d'arbre boosté par gradient) ne nuit pas aux performances hors échantillon du modèle. Aujourd'hui, je n'en suis pas si sûr. J'ajuste des modèles (minimisant la somme des erreurs...
J'ai un ensemble de données détaillant un grand nombre de jeux de cricket (quelques milliers). Dans le cricket, les "quilleurs" lancent à plusieurs reprises une balle sur une succession de "batteurs". Le lanceur essaie de faire sortir le batteur. À cet égard, il est assez similaire aux lanceurs et...
Je sais comment implémenter une fonction objectif linéaire et des boosts linéaires dans XGBoost. Ma question concrète est la suivante: lorsque l'algorithme correspond au résiduel (ou au gradient négatif), utilise-t-il une caractéristique à chaque étape (c.-à-d. Modèle univarié) ou toutes les...
Considérons 3 échantillons iid tirés de la distribution uniforme , où est paramètre. Je veux trouver où est la statistique d'ordre .θ E [ X ( 2 ) | X ( 1 ) , X ( 3 ) ] X ( i ) iu ( θ , 2 θ )u(θ,2θ)u(\theta, 2\theta)θθ\thetaE [ X( 2 )| X( 1 ), X( 3 )]E[X(2)|X(1),X(3)] \mathbb{E}\left[X_{(2)}|...
Il y a tellement de techniques de régularisation qu'il n'est pas pratique d'essayer toutes les combinaisons: l1 / l2 norme max abandonner arrêt précoce ... Il semble que la plupart des gens soient satisfaits d'une combinaison d'abandon + d'arrêt précoce: y a-t-il des cas où l'utilisation d'autres...
Soit par exemple votre nombre de jours restant à vivre. Un médecin 1 évalue la distribution de comme un gaussien: . Un autre médecin indépendant 2 évalue . Les deux médecins sont également fiables. Comment combiner les deux
Fermé . Cette question a besoin de détails ou de clarté . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Vous souhaitez améliorer cette question? Ajoutez des détails et clarifiez le problème en modifiant ce message . Fermé il y a 3 ans . D'après ce que j'ai lu et des réponses à d' autres questions...
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Vous souhaitez améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 3 ans . Je voudrais en savoir plus sur la théorie des...
Étant donné deux ensembles de données multidimensionnels, XXX et OuiYY, certaines personnes effectuent une analyse multivariable en créant une variable dépendante de substitution à l'aide de l' analyse en composantes principales (ACP). Autrement dit, exécutez PCA surOuiYY définir, prendre des...
J'ai la question suivante sous la main: Supposons que sont des variables aléatoires iid suivant Unif . quelle est la distribution conditionnelle de étant donné ?U,VU,VU,V(0,1)(0,1)(0,1)UUUZ:=max(U,V)Z:=max(U,V)Z:=\max(U,V) J'ai essayé d'écrire Z=I⋅V+(1−I)⋅UZ=I⋅V+(1−I)⋅UZ=\Bbb{I}\cdot...
J'en ai vu beaucoup qui discutent si une régression de Poisson de base est une version imbriquée d'une régression de Poisson gonflée à zéro. Par exemple, ce site soutient que c'est le cas, car ce dernier inclut des paramètres supplémentaires pour modéliser des zéros supplémentaires, mais inclut...
Supposons que nous voulons calculer une certaine attente: EYEX|Y[f(X, Y) ]EOuiEX|Oui[F(X,Oui)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Supposons que nous voulions l'approcher en utilisant la simulation de Monte Carlo. EOuiEX| Oui[ f( X, Y) ] ≈ 1R S∑r = 1R∑s = 1SF( xr , s,
Je travaille sur le livre ESL de Hastie et j'ai du mal avec la question 2.3. La question est la suivante: Nous considérons une estimation du plus proche voisin à l'origine, et la distance médiane de l'origine au point de données le plus proche est donnée par cette équation. Je ne sais pas par où...
Si où le support de est . Donc, . Disons alors que je suppose que a moments finis. Lorsque , je sais que ce que des moyens où est la densité associée de . Quel est l'équivalent mathématique de supposer que a moments finis lorsque ?X∼FX∼FX \sim FXXXRpRp\mathbb{R}^pX=(X1,X2,…,Xp)X=(X1,X2,…,Xp)X =...
J'ai besoin de résoudre un problème de régression compliqué sur le disque de l'unité. La question d'origine a suscité quelques commentaires intéressants, mais malheureusement aucune réponse. En attendant, j'ai appris quelque chose de plus sur ce problème, donc je vais essayer de diviser le problème...
Je lis le document bayésien en ligne sur la détection des points de changement d'Adams et MacKay ( lien ). Les auteurs commencent par écrire la distribution prédictive marginale: oùP(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} |...
J'ai un ensemble de données avec une variable dépendante et indépendante. Les deux ne sont pas une série chronologique. J'ai 120 observations. Le coefficient de corrélation est de 0,43 Après ce calcul, j'ai ajouté une colonne pour les deux variables avec la moyenne pour 12 observations, résultant...