Je suis en train de répondre à la question Évaluer une seule pièce avec méthode d' échantillonnage importance dans R . Fondamentalement, l'utilisateur doit calculer ∫π0f(x)dx=∫π01cos(x)2+x2dx∫0πf(x)dx=∫0π1cos(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx utiliser la...
Je sais que le précédent de Zellner utilise des données afin de définir des informations préalables, mais en fait, tout le modèle dépend des données. Y a-t-il une autre
Comment interprétez-vous une courbe de survie à partir du modèle de risque proportionnel cox? Dans cet exemple de jouet, supposons que nous ayons un modèle de risque proportionnel cox sur agevariable dans les kidneydonnées et générons la courbe de survie. library(survival) fit <-...
Exemples: J'ai une phrase dans la description de poste: "Java senior engineer in UK". Je veux utiliser un modèle d'apprentissage profond pour le prédire en 2 catégories: English et IT jobs. Si j'utilise un modèle de classification traditionnel, il ne peut prédire qu'une seule étiquette avec...
Dans R, je fais l'analyse des données de survie des patients cancéreux. J'ai lu des informations très utiles sur l'analyse de survie dans CrossValidated et dans d'autres endroits et je pense avoir compris comment interpréter les résultats de la régression de Cox. Cependant, un résultat me dérange...
Je suis relativement nouveau dans l'apprentissage automatique et les statistiques, mais je me demandais pourquoi l'optimisation bayésienne n'est pas référée plus souvent en ligne lors de l'apprentissage de l'apprentissage automatique pour optimiser les hyperparamètres de votre algorithme. Par...
Le livre de Simon Wood sur les GAM et son package R associé mgcv sont à la fois très détaillés et informatifs en ce qui concerne la théorie GAM et l'ajustement du modèle aux données réelles et simulées. Pour les lissages 1D, il n'y a vraiment pas grand-chose à craindre, sauf pour décider...
J'ai des questions concernant la spécification et l'interprétation des GLMM. 3 questions sont définitivement statistiques et 2 sont plus spécifiquement sur R. Je poste ici parce que finalement je pense que le problème est l'interprétation des résultats GLMM. J'essaie actuellement d'installer un...
Supposons que nous faisons un exemple de jouet sur un gradient décent, minimisant une fonction quadratique , en utilisant une taille de pas fixe . ( )α = 0,03 A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ]xTAxxTAxx^TAxα=0.03α=0.03\alpha=0.03A=[10,2;2,3]A=[10,2;2,3]A=[10, 2; 2, 3] Si nous traçons la trace de à chaque...
L'occurrence pas si rare lorsqu'il s'agit de modèles mixtes maximaux complexes (estimation de tous les effets aléatoires possibles pour des données et un modèle donnés) est parfaite (+1 ou -1) ou une corrélation presque parfaite entre certains effets aléatoires. Aux fins de la discussion, observons...
J'ai rencontré un comportement paradoxal de soi-disant "tests exacts" ou "tests de permutation", dont le prototype est le test de Fisher. C'est ici. Imaginez que vous avez deux groupes de 400 individus (par exemple 400 témoins contre 400 cas) et une covariable avec deux modalités (par exemple...
Cela pourrait être un peu d'une question philosophique, mais on y va: En théorie de la décision, le risque d'un estimateur Bayes θ ( x ) pour θ ∈ Θ est défini par rapport à une distribution avant π sur Θ .θ^(x)θ^(x)\hat\theta(x)θ∈Θθ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta Maintenant, d'une part, pour que le...
Quels sont les tests de saisonnalité les plus simples pour les séries chronologiques? Étant plus précis, je veux tester si en specific time series the seasonal componentest significatif. Quels sont les packages recommandés en Python /
Je lis l'apprentissage en profondeur par Ian Goodfellow et al. Il introduit un biais car Bias(θ)=E(θ^)−θBias(θ)=E(θ^)−θBias(\theta)=E(\hat\theta)-\theta où et sont respectivement le paramètre estimé et le paramètre réel sous-jacent.θ^θ^\hat\thetaθθ\theta La cohérence, d'autre part, est définie par...
Supposons que je nnn paramètres positifs pour estimer μ1,μ2,...,μnμ1,μ2,...,μn\mu_1,\mu_2,...,\mu_n et leur correspondant nnn estimations non biaisées produites par les estimateurs μ1^,μ2^,...,μn^μ1^,μ2^,...,μn^\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n} , soit E[μ1^]=μ1E[μ1^]=μ1\mathrm...
Ma question concerne la classification binaire, disons séparer les bons clients des mauvais clients, mais pas la régression ou la classification non binaire. Dans ce contexte, une forêt aléatoire est un ensemble d'arbres de classification. Pour chaque observation, chaque arbre vote «oui» ou «non»,...
Intro J'ai des participants qui touchent à plusieurs reprises des surfaces contaminées avec E. coli dans deux conditions ( A = porter des gants, B = pas de gants). Je veux savoir s'il y a une différence entre la quantité de bactéries au bout de leurs doigts avec et sans gants mais aussi entre le...
Je sais qu'il existe plus de deux types de normalisation. Par exemple, 1- Transformer les données en utilisant un z-score ou un t-score. Ceci est généralement appelé standardisation. 2- Redimensionner les données pour avoir des valeurs comprises entre 0 et 1. La question maintenant si j'ai besoin...
Dans le Deep Learning de François Chollet avec Python, il est écrit: Par conséquent, le réglage de la configuration du modèle en fonction de ses performances sur l'ensemble de validation peut rapidement entraîner un surajustement de l'ensemble de validation, même si votre modèle n'est jamais...
Description générale Un estimateur efficace (dont la variance d'échantillon est égale à la borne de Cramér – Rao) maximise-t-il la probabilité d'être proche du vrai paramètre ?θθ\theta Disons que nous comparons la différence ou la différence absolue entre l'estimation et le vrai...