Q & A pour les personnes intéressées par les statistiques, l'apprentissage automatique, l'analyse de données, l'exploration de données et la visualisation de données
Si dans une régression linéaire j'ai une variable catégorielle ... comment puis-je connaître la signification statique de la variable catégorielle? Disons que le facteur X1X1X_1 a 10 niveaux ... il y aura 10 valeurs t résultantes différentes, sous l'égide d'une variable de facteur X1X1X_1 ... Il me semble que la …
J'ai besoin de classer les URL en catégories. Disons que j'ai 15 catégories que je prévois de mettre à zéro chaque URL. Un classificateur à 15 voies est-il meilleur? Où j'ai 15 étiquettes et génère des fonctionnalités pour chaque point de données. Ou construire 15 classificateurs binaires, par exemple: film …
Ayons un modèle linéaire, par exemple juste une simple ANOVA: # data generation set.seed(1.234) Ng <- c(41, 37, 42) data <- rnorm(sum(Ng), mean = rep(c(-1, 0, 1), Ng), sd = 1) fact <- as.factor(rep(LETTERS[1:3], Ng)) m1 = lm(data ~ 0 + fact) summary(m1) Le résultat est le suivant: Call: lm(formula …
C'est une question très simple mais je ne trouve la dérivation nulle part sur Internet ou dans un livre. J'aimerais voir comment un bayésien met à jour une distribution normale multivariée. Par exemple: imaginez que P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0). \begin{array}{rcl} \mathbb{P}({\bf x}|{\bf μ},{\bf Σ}) & = & N({\bf \mu}, {\bf \Sigma}) \\ \mathbb{P}({\bf …
L'impression que j'ai eue, sur la base de plusieurs articles, livres et articles que j'ai lus, est que la manière recommandée d'ajuster une distribution de probabilité sur un ensemble de données consiste à utiliser l'estimation du maximum de vraisemblance (MLE). Cependant, en tant que physicien, une manière plus intuitive consiste …
À la suite d'un récent vote à la baisse, j'ai essayé de vérifier ma compréhension du test Pearson Chi Squared. J'utilise généralement la statistique du chi carré (ou la statistique du chi carré réduit) pour ajuster ou vérifier l'ajustement résultant. Dans ce cas, la variance n'est généralement pas le nombre …
J'ai la fonction de probabilité suivante: Prob=11+e−zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} où z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. Mon modèle ressemble Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(gender)])Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(gender)])\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{gender})]\right)} Je comprends ce que signifie l'ordonnée à l'origine (3,92), mais je sais maintenant comment interpréter 0,014. S'agit-il toujours de …
Je sais que le SVM est un classificateur binaire. Je voudrais l'étendre au SVM multi-classes. Quelle est la meilleure et peut-être la plus simple façon de la réaliser? code: dans MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == itr)); model = svmtrain(newClass, TrainVec, '-c 1 …
Je souffre d'une panne d'électricité. On m'a présenté l'image suivante pour présenter le compromis biais-variance dans le contexte de la régression linéaire: Je peux voir qu'aucun des deux modèles ne correspond bien - le "simple" n'apprécie pas la complexité de la relation XY et le "complexe" est juste trop adapté, …
Au cours d'une expérience de classification de texte, j'ai trouvé un classificateur de crête générant des résultats qui dépassent constamment les tests parmi les classificateurs qui sont le plus souvent mentionnés et appliqués pour les tâches d'exploration de texte, tels que SVM, NB, kNN, etc. Cependant, je n'ai pas élaboré …
Considérez une marche aléatoire entière commençant à 0 avec les conditions suivantes: La première étape est plus ou moins 1, avec une probabilité égale. Chaque étape future est: 60% susceptibles d'être dans la même direction que l'étape précédente, 40% susceptibles d'être dans la direction opposée Quelle sorte de distribution cela …
J'ai deux questions sur les intervalles de confiance: Apparemment, un intervalle de confiance étroit implique qu'il y a une moindre chance d'obtenir une observation dans cet intervalle, par conséquent, notre précision est plus élevée. Un intervalle de confiance à 95% est également plus étroit qu'un intervalle de confiance à 99% …
Dans le test χ2χ2\chi^2 , quelle est la base de l'utilisation de la racine carrée des dénombrements attendus comme écarts-types (c.-à-d. Les dénombrements attendus comme variances) de chacune des distributions normales? La seule chose que j'ai pu trouver en discutant du tout est http://www.physics.csbsju.edu/stats/chi-square.html , et il ne fait que …
Une distribution de Skellam décrit la différence entre deux variables qui ont des distributions de Poisson. Existe-t-il une distribution similaire qui décrit la différence entre les variables qui suivent des distributions binomiales négatives? Mes données sont produites par un processus de Poisson, mais incluent une bonne quantité de bruit, conduisant …
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