Dans la plupart des tâches d’apprentissage automatique où vous pouvez formuler une probabilité qui doit être maximisée, nous optimisons en fait la probabilité de au lieu de la probabilité de certains paramètres . Par exemple, dans l'entraînement à probabilité maximum, il s'agit généralement du...
L' écriture de Christopher Manning sur la régression logistique dans R montre une régression logistique dans R comme suit: ced.logr <- glm(ced.del ~ cat + follows + factor(class), family=binomial) Quelques sorties: > summary(ced.logr) Call: glm(formula = ced.del ~ cat + follows +...
J'essaie de comprendre à un niveau plus profond l'ubiquité du log-vraisemblance (et peut-être plus généralement log-probabilités) dans les statistiques et la théorie des probabilités. Les probabilités logarithmiques apparaissent partout: nous travaillons généralement avec la vraisemblance...
Dans le cadre de la sortie d'un modèle linéaire généralisé, la déviance nulle et résiduelle est utilisée pour évaluer le modèle. Je vois souvent les formules de ces quantités exprimées en termes de probabilité logarithmique du modèle saturé, par exemple: /stats//a/113022/22199 , Régression...
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne...