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
Je comprends le raisonnement derrière la division des données en un ensemble de test et un ensemble de validation. Je comprends également que la taille de la scission dépendra de la situation mais variera généralement de 50/50 à 90/10. J'ai construit un RNN pour corriger l'orthographe et commencer avec un …
La moyenne de plusieurs matrices positives-définies est-elle nécessairement positive-définie ou semi-définie positive? La moyenne est la moyenne par élément.
Je suis un noob en statistiques, alors pourriez-vous m'aider ici. Ma question est la suivante: que signifie réellement la variance groupée ? Lorsque je recherche une formule pour la variance groupée sur Internet, je trouve beaucoup de littérature utilisant la formule suivante (par exemple ici: http://math.tntech.edu/ISR/Mathematical_Statistics/Introduction_to_Statistical_Tests/thispage/newnode19.html ): S2p= S21( n1- …
Je pense que j'ai une certaine confusion fondamentale sur le fonctionnement des fonctions de régression logistique (ou peut-être simplement des fonctions dans leur ensemble). Comment se fait-il que la fonction h (x) produise la courbe vue à gauche de l'image? Je vois qu'il s'agit d'un tracé de deux variables mais …
Je voudrais des conseils sur la mise en commun des tracés / statistiques d'étalonnage après imputation multiple. Dans le cadre du développement de modèles statistiques afin de prédire un événement futur (par exemple en utilisant les données des dossiers hospitaliers pour prédire la survie ou les événements après la sortie …
De nombreuses publications mettent l'accent sur la méthode de maximisation des attentes sur les modèles de mélange (mélange de gaussien, modèle de Markov caché, etc.). Pourquoi l'EM est important? EM est juste un moyen d'optimisation et n'est pas largement utilisé comme méthode basée sur un gradient (gradient décent ou méthode …
J'ai un modèle de prédiction testé avec quatre méthodes, comme vous pouvez le voir dans la figure ci-dessous. L'attribut prédit par le modèle est compris entre 0 et 8. Vous pouvez remarquer qu'il existe une valeur aberrante supérieure et trois valeurs aberrantes inférieures indiquées par toutes les méthodes. Je me …
Je travaille sur un problème de clustering de texte. Les données contiennent plusieurs phrases. Existe-t-il un bon algorithme qui atteint une grande précision sur un texte court? Pouvez-vous fournir de bonnes références? Des algorithmes tels que KMeans, le clustering spectral ne fonctionnent pas bien pour ce problème.
Soit {Xi}ni=1{Xi}i=1n\{X_i\}_{i=1}^n une famille de variables aléatoires iid prenant des valeurs dans [0,1][0,1][0,1] , ayant une moyenne μμ\mu et une variance σ2σ2\sigma^2 . Un intervalle de confiance simple pour la moyenne, utilisant σσ\sigma chaque fois qu'elle est connue, est donné par P(|X¯−μ|>ε)≤σ2nε2≤1nε2(1).P(|X¯−μ|>ε)≤σ2nε2≤1nε2(1). P( | \bar X - \mu| > \varepsilon) …
Au cours de la formation d'un classificateur binaire de réseau neuronal simple, j'obtiens une valeur de perte élevée, en utilisant l'entropie croisée. Malgré cela, la valeur de la précision sur l'ensemble de validation est assez bonne. Cela a-t-il un sens? Il n'y a pas de corrélation stricte entre la perte …
Je sais que l'APC régulière ne suit pas le modèle probabiliste pour les données observées. Quelle est donc la différence fondamentale entre PCA et PPCA ? En PPCA, le modèle de variable latente contient par exemple les variables observées , latentes (variables non observées ) et une matrice qui n'a …
Supposons que vous ajustiez une régression linéaire / logistique , dans le but d'une estimation non biaisée de . Vous êtes très confiant que et sont très positifs par rapport au bruit dans leurs estimations.a 1g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot x_2 a1a2a1a2a1a2\frac{a_1}{a_2}a1a1a_1a2a2a_2 Si vous avez la covariance …
J'essaie d'utiliser lme4::glmer()pour adapter un modèle mixte généralisé binomial (GLMM) avec une variable dépendante qui n'est pas binaire, mais une variable continue entre zéro et un. On peut considérer cette variable comme une probabilité; en fait , il est probable que rapporté par des sujets humains (dans une expérience que …
Les bandits multi-bras fonctionnent bien dans une situation où vous avez le choix et vous ne savez pas lequel maximisera votre bien-être. Vous pouvez utiliser l'algorithme pour certaines situations réelles. À titre d'exemple, l'apprentissage peut être un bon domaine: Si un enfant apprend la menuiserie et qu'il est mauvais dans …
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