Statistiques et Big Data

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Comment gérez-vous les variables «imbriquées» dans un modèle de régression?

Considérons un problème statistique où vous avez une responsevariable que vous souhaitez décrire conditionnellement à une explanatoryvariable et une nestedvariable, où la variable imbriquée n'apparaît que comme une variable significative pour des valeurs particulières de la variable explicative . Dans les cas où la variable explicative n'admet pas de variable …

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Comment un Bayésien met-il à jour sa croyance quand quelque chose avec une probabilité 0 s'est produit?

Définir X:=X:=X:= "la pièce a une probabilité 1 d'atterrir" Supposons que l'on ait la croyance préalable: P(X)=1P(X)=1P(X)= 1. Cependant, après avoir lancé la pièce une fois qu'elle a atterri la queue (E:=E:=E:= "pièces de monnaie atterri"). Comment un bayésien devrait-il mettre à jour ses croyances afin de rester cohérent? P(X|E)P(X|E)P(X|E) …

11 probability bayesian philosophical

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La régression Bayesian Ridge est-elle un autre nom de la régression linéaire bayésienne?

J'ai cherché sur la régression Bayesian Ridge sur Internet, mais la plupart du résultat que je suis devenu concerne la régression linéaire bayésienne. Je me demande si ce sont les deux mêmes choses parce que la formule est assez similaire

11 regression bayesian

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Débordement Softmax [fermé]

Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de 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 2 ans . En attendant le prochain cours d'Andrew Ng sur Coursera, j'essaie de …

11 softmax numerics

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Pourquoi appelons-nous les équations d'estimation des moindres carrés en régression linéaire les * équations normales *?

Lorsque nous voulons estimer des paramètres de régression linéaire, nous faisons des équations normales autant que le modèle linéaire contient un nombre d'inconnues. Pourquoi ces équations sont-elles appelées équations normales?

11 regression least-squares terminology linear

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La multicolinéarité est-elle vraiment un problème?

Je travaille sur un projet de modélisation prédictive ces jours-ci: essayer d'apprendre un modèle et faire des prédictions en temps réel sur la base du modèle que j'ai appris hors ligne. J'ai commencé à utiliser la régression de crête récemment, car j'ai lu que la régularisation peut aider à réduire …

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De meilleures performances en utilisant Random Forest one-Vs All que Random Forest multiclass?

Je travaille sur un problème multiclasse avec 9 labels possibles, pour lesquels j'ai un jeu de données composé de ~ 50 000 exemples et ~ 200 fonctionnalités chacun. Chaque exemple ne peut appartenir qu'à une seule classe. Les données sont assez équilibrées entre les différentes étiquettes. Compte tenu de sa …

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R: calculer la valeur de p en fonction du chi carré et des degrés de liberté

Comment puis-je calculer la valeur de p en fonction du Chi carré et des degrés de liberté? Par exemple, quelle serait la valeur de p exacte d'un Chi Squared = 15 avec df = 2?

11 r distributions chi-squared

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Comment calculer exactement la fonction de perte Deep Q-Learning?

J'ai un doute sur la formation exacte de la fonction de perte d'un réseau Deep Q-Learning. J'utilise un réseau feedforward à 2 couches avec une couche de sortie linéaire et des couches cachées relu. Supposons que j'ai 4 actions possibles. Ainsi, la sortie de mon réseau pour l'état actuelststs_t est …

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L'analyse des composants principaux élimine le bruit dans les données

L'analyse en composantes principales (ACP) élimine-t-elle le bruit dans l'ensemble de données? Si l'ACP n'élimine pas le bruit dans l'ensemble de données, que fait réellement l'ACP à l'ensemble de données? Quelqu'un peut-il m'aider à ce sujet.

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Fonction de vraisemblance maximale pour la distribution de types mixtes

En général, nous maximisons une fonction L ( θ ;X1, … ,Xn) =∏i = 1nF(Xje∣ θ )L(θ;x1,…,xn)=∏i=1nf(xi∣θ) L(\theta; x_1, \ldots, x_n) = \prod_{i=1}^n f(x_i \mid \theta) où est la fonction de densité de probabilité si la distribution sous-jacente est continue, et une fonction de masse de probabilité (avec sommation au …

11 mathematical-statistics maximum-likelihood likelihood mixture

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Quelle est la différence entre les dés, le Jaccard et les coefficients de chevauchement? [fermé]

Fermé . Cette question a besoin de détails ou de clarté . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Ajoutez des détails et clarifiez le problème en modifiant ce message . Fermé il y a 2 ans . Je tombe sur trois mesures statistiques différentes pour comparer …

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Variance du maximum des variables aléatoires gaussiennes

Étant donné les variables aléatoires échantillonné iid à partir de , définissez X1,X2,⋯,XnX1,X2,⋯,XnX_1,X_2, \cdots, X_n∼N(0,σ2)∼N(0,σ2)\sim \mathcal{N}(0, \sigma^2)Z=maxi∈{1,2,⋯,n}XiZ=maxi∈{1,2,⋯,n}XiZ = \max_{i \in \{1,2,\cdots, n \}} X_i Nous avons cela E[Z]≤σ2logn−−−−−√E[Z]≤σ2log⁡n\mathbb{E}[Z] \le \sigma \sqrt{2 \log n} . Je me demandais s'il y avait des limites supérieures / inférieures sur Var(Z)Var(Z)\text{Var}(Z) ?

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Regroupement hiérarchique avec des variables catégorielles

Les variables catégorielles peuvent-elles être utilisées dans le clustering hiérarchique? J'ai entendu dire que seules des variables continues sont utilisées, mais j'ai vu des gens discuter des variables catégorielles peuvent / peuvent ne pas être utilisés également. Quelqu'un peut-il donner un aperçu?

11 categorical-data hierarchical-clustering

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Régression: Quelle est l'utilité de R au carré par rapport à RMSE?

Supposons que je fasse une régression avec des ensembles de formation, de validation et de test. Je peux trouver RMSE et R au carré (R ^ 2, le coefficient de détermination) à la sortie de mon logiciel (comme la fonction lm () de R). Ma compréhension est que le test …

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