Statistiques et Big Data

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Quelles méthodes statistiques existe-t-il pour recommander un film comme sur Netflix?

Je cherche à implémenter un modèle dynamique pour recommander un film à un utilisateur. La recommandation doit être mise à jour chaque fois que l'utilisateur regarde un film ou le note. Pour faire simple, je pense à prendre en compte deux facteurs: les notes antérieures d'autres films par l'utilisateur le …

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Comment trouver le mode d'une fonction de densité de probabilité?

Inspiré par mon autre question , j'aimerais savoir comment trouver le mode d'une fonction de densité de probabilité (PDF) d'une fonction ?f(x)f(x)f(x) Existe-t-il une procédure de "livre de cuisine" pour cela? Apparemment, cette tâche est beaucoup plus difficile qu'il n'y paraît au début.

14 pdf function mode shortest-half

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Dans un GLM, la probabilité logarithmique du modèle saturé est-elle toujours nulle?

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 logistique: comment obtenir un modèle saturé Le …

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Sortie de prédiction de régression logistique

J'ai créé une régression logistique en utilisant le code suivant: full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) J'ai ensuite utilisé la sortie pour créer un modèle final: final.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg + IP_util_E2_m02_flg + AE_NumVisit1_flg + OP_NumVisit1_m01_flg + IP_TotLoS_m02 + …

14 r probability logistic

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Exemple de distribution à queue lourde qui n'est pas à longue queue

D'après les lectures sur les distributions à queue longue et à queue longue, j'ai compris que toutes les distributions à queue longue sont à queue longue , mais toutes les distributions à queue lourde ne sont pas à queue longue . Quelqu'un pourrait-il donner un exemple de: une fonction de …

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Former un réseau neuronal pour distinguer les nombres pairs et impairs

Question: est-il possible de former un NN pour distinguer entre les nombres pairs et impairs en utilisant uniquement comme entrée les nombres eux-mêmes? J'ai le jeu de données suivant: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 J'ai …

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L'entropie différentielle est-elle toujours inférieure à l'infini?

Pour une variable aléatoire continue arbitraire, disons , son entropie différentielle est-elle toujours inférieure à ∞ ? (C'est ok si c'est - ∞ .) Sinon, quelle est la condition nécessaire et suffisante pour qu'elle soit inférieure à ∞ ?XXX∞∞\infty−∞−∞-\infty∞∞\infty

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Différence entre le modèle statistique OLS et la régression linéaire scikit

J'ai une question sur deux méthodes différentes de bibliothèques différentes qui semblent faire le même travail. J'essaie de faire un modèle de régression linéaire. Voici le code que j'utilise la bibliothèque statsmodel avec OLS: X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=1) x_train = sm.add_constant(X_train) model = sm.OLS(y_train, x_train) …

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R: fonction glm avec famille = «binôme» et «poids»

Je suis très confus avec la façon dont le poids fonctionne en glm avec family = "binomial". À ma connaissance, la probabilité du glm avec family = "binomial" est spécifiée comme suit: où y est la "proportion de succès observée" et n est le nombre connu d'essais.ynF( y) = ( …

14 r logistic generalized-linear-model binomial weighted-regression

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Est précision = 1- taux d'erreur de test

Toutes mes excuses si c'est une question très évidente, mais j'ai lu divers articles et je n'arrive pas à trouver une bonne confirmation. Dans le cas de la classification, la précision d' un classificateur est-elle un taux d'erreur de test de 1 ? J'obtiens que la précision est , mais …

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Manuel d'économétrie bayésienne

Je suis à la recherche d'un manuel théoriquement rigoureux sur l'économétrie bayésienne, en supposant une solide compréhension de l'économétrie fréquentiste. Je voudrais suggérer un travail par réponse, afin que les recommandations puissent être votées à la hausse ou à la baisse individuellement.

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Existe-t-il des algorithmes de clustering non basés sur la distance?

Il semble que pour les moyennes K et d'autres algorithmes associés, le regroupement est basé sur le calcul de la distance entre les points. Y en a-t-il un qui fonctionne sans lui?

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Quel est le nom de ce tracé utilisant des lignes verticales pour montrer une distribution?

Y a-t-il un nom officiel pour ce graphique extrêmement simple, dans lequel les lignes verticales indiquent la distribution de certains échantillons dans une plage?

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Comment interpréter les estimations des paramètres dans les résultats GLM de Poisson [fermé]

Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 5 ans . Call: glm(formula = darters ~ river + pH + temp, family …

14 self-study generalized-linear-model interpretation poisson-regression

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Formule pour larguer des dés (force non brute)

Tout d'abord, je ne sais pas où cette question doit être publiée. Je demande si un problème de statistique est NP-Complete et si ce n'est pas le résoudre par programme. Je le poste ici parce que le problème des statistiques est le point central. J'essaie de trouver une meilleure formule …

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