Salut, je prends un cours d'études supérieures en statistique et nous avons couvert les statistiques de test et d'autres concepts. Cependant, je suis souvent en mesure d'appliquer les formules et de développer une sorte d'intuition sur le fonctionnement des choses, mais j'ai souvent le sentiment...
Une statistique typique de traitement d'image est l'utilisation des caractéristiques de texture Haralick , qui sont 14. Je m'interroge sur le 14e de ces caractéristiques: étant donné une carte d'adjacence (que nous pouvons simplement visualiser une distribution empirique de deux entiers i , j <...
Je travaille avec des données du monde réel et les modèles de régression donnent des résultats contre-intuitifs. Normalement, je fais confiance aux statistiques, mais en réalité, certaines de ces choses ne peuvent pas être vraies. Le principal problème que je vois est qu'une augmentation d'une...
Je dois implémenter la détection d'anomalies sur plusieurs ensembles de données chronologiques. Je n'avais jamais fait cela auparavant et j'espérais quelques conseils. Je suis très à l'aise avec python, donc je préférerais que la solution y soit implémentée (la plupart de mon code est en python...
Quand nous pouvons différencier la fonction de coût et trouver des paramètres en résolvant des équations obtenues par différenciation partielle par rapport à chaque paramètre et savoir où la fonction de coût est minimale. Je pense aussi qu'il est possible de trouver plusieurs endroits où les...
Les systèmes d'équations linéaires sont omniprésents dans les statistiques de calcul. Un système spécial que j'ai rencontré (par exemple, dans l'analyse factorielle) est le système Ax=bAx=bAx=b où A=D+BΩBTA=D+BΩBTA=D+ B \Omega B^T Ici DDD est une matrice diagonale n×nn×nn\times n avec une diagonale...
J'ai la distribution discrète suivante, où α , βα,β\alpha,\beta sont des constantes connues: p ( x ; α , β) = Bêta ( α + 1 , β+ x )Bêta ( α , β)pour x = 0 , 1 , 2 , …p(x;α,β)=Beta(α+1,β+x)Beta(α,β)for x=0,1,2,… p(x;\alpha,\beta) = \frac{\text{Beta}(\alpha+1, \beta+x)}{\text{Beta}(\alpha,\beta)}...
Quelles techniques / approches sont utiles pour tester des logiciels statistiques? Je m'intéresse particulièrement aux programmes qui font une estimation paramétrique en utilisant le maximum de vraisemblance. Comparer les résultats à ceux d'autres programmes ou de sources publiées n'est pas...
En PCA, cela fait-il une différence si nous choisissons les principales composantes de la matrice de covariance inverse OU si nous laissons tomber les vecteurs propres de la matrice de covariance correspondant à de grandes valeurs propres? Ceci est lié à la discussion dans ce post...
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...
Je suis tombé sur le problème de simulation suivant: étant donné un ensemble de nombres réels connus, une distribution sur est définie par où désigne la partie positive de . Bien que je puisse penser à un échantillonneur Metropolis-Hastings ciblant cette distribution, je me demande s'il existe un...
Je me demandais, en quoi les espaces hilbert et l'analyse fonctionnelle sont-ils utiles à l'apprentissage automatique? Je pensais que l'apprentissage automatique était un mélange de statistiques, d'informatique et d'optimisation. Quel est le lien entre l'analyse fonctionnelle et...
J'ai lu les classificateurs algébriques: une approche générique pour la validation croisée rapide, la formation en ligne et la formation parallèle et j'ai été étonné par la performance des algorithmes dérivés. Cependant, il semble qu'au-delà de Naive Bayes (et GBM) il n'y a pas beaucoup...
Donc, disons que vous lancez une pièce 10 fois et appelez cela 1 "événement". Si vous exécutez 1 000 000 de ces "événements", quelle est la proportion d'événements dont la tête se situe entre 0,4 et 0,6? La probabilité binomiale suggérerait que cela soit d'environ 0,65, mais mon code Mathematica me...
Je me rends compte qu'il y a 3 paramètres de réglage dans le modèle de boosting trees, c'est-à-dire le nombre d'arbres (nombre d'itérations) paramètre de rétrécissement nombre de divisions (taille de chaque arbre constitutif) Ma question est: pour chacun des paramètres de réglage, comment dois-je...
J'essaie de comprendre comment utiliser le théorème de Bayes pour calculer un postérieur, mais je reste bloqué avec l'approche informatique, par exemple, dans le cas suivant, il n'est pas clair pour moi comment prendre le produit de l'a priori et de la vraisemblance, puis calculer le postérieur:...
L'esprit de cette question vient de "l'Ordinaire de Monte-Carlo", aussi appelé "bon vieux Monte-Carlo" Supposons que j'ai une variable aléatoire XXX, avec μ:=E[X]σ2:=Var[X]μ:=E[X]σ2:=Var[X]\mu := E[X]\\ \sigma^2:=Var[X] Les deux sont des valeurs inconnues, car la fonction de distribution de...
J'ai une question sur les grappes que j'envisage de traiter avec une approche de mélange non paramétrique (je pense). Je travaille sur l'explication du comportement humain. Chaque ligne de ma base de données contient: l'ID de quelqu'un certains paramètres de l'environnement X (exemple: la...
Contexte du problème: Dans le cadre de mes recherches, j'ai écrit deux algorithmes qui peuvent sélectionner un ensemble de fonctionnalités à partir d'un ensemble de données (données d'expression génique de patients cancéreux). Ces caractéristiques sont ensuite testées pour voir dans quelle mesure...
Ma compréhension de l'approche bootstrap est basée sur le cadre de Wasserman (presque mot pour mot): Soit une statistique ( est l'échantillon iid tiré de la distribution ). Supposons que nous voulons estimer - la variance de donné .Tn=g(X1,...,Xn)Tn=g(X1,...,Xn)T_n = g(X_1, ...,...