Questions marquées «matlab»

Je travaille sur certaines données syntaxiques pour le modèle Error In Variable pour certaines recherches. Actuellement, j'ai une seule variable indépendante et je suppose que je connais la variance pour la vraie valeur de la variable dépendante. Donc, avec cette information, je peux obtenir un estimateur sans biais pour le …

13 regression  matlab  unbiased-estimator  errors-in-variables 

J'essaie d'écrire ma propre fonction pour l'analyse des composants principaux, PCA (bien sûr, il y a déjà beaucoup écrit mais je suis juste intéressé à implémenter des choses par moi-même). Le principal problème que j'ai rencontré est l'étape de validation croisée et le calcul de la somme prédite des carrés …

13 pca  cross-validation  matlab 

Existe-t-il un moyen d'effectuer une régression de processus gaussienne sur une sortie multidimensionnelle (éventuellement corrélée) à l'aide de GPML ? Dans le script de démonstration, je ne pouvais trouver qu'un exemple 1D. Une question similaire sur le CV qui aborde le cas de l'entrée multidimensionnelle. J'ai parcouru leur livre pour …

13 regression  machine-learning  matlab  gaussian-process  nonparametric-bayes 

J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Étant donné un ensemble de données: x <- c(4.9958942,5.9730174,9.8642732,11.5609671,10.1178216,6.6279774,9.2441754,9.9419299,13.4710469,6.0601435,8.2095239,7.9456672,12.7039825,7.4197810,9.5928275,8.2267352,2.8314614,11.5653497,6.0828073,11.3926117,10.5403929,14.9751607,11.7647580,8.2867261,10.0291522,7.7132033,6.3337642,14.6066222,11.3436587,11.2717791,10.8818323,8.0320657,6.7354041,9.1871676,13.4381778,7.4353197,8.9210043,10.2010750,11.9442048,11.0081195,4.3369520,13.2562675,15.9945674,8.7528248,14.4948086,14.3577443,6.7438382,9.1434984,15.4599419,13.1424011,7.0481925,7.4823108,10.5743730,6.4166006,11.8225244,8.9388744,10.3698150,10.3965596,13.5226492,16.0069239,6.1139247,11.0838351,9.1659242,7.9896031,10.7282936,14.2666492,13.6478802,10.6248561,15.3834373,11.5096033,14.5806570,10.7648690,5.3407430,7.7535042,7.1942866,9.8867927,12.7413156,10.8127809,8.1726772,8.3965665) .. Je voudrais déterminer la distribution de probabilité la plus appropriée (gamma, bêta, normale, exponentielle, poisson, chi carré, etc.) avec une estimation des paramètres. Je suis déjà au courant de la question sur le lien suivant, où une solution est fournie …

12 r  matlab  distributions 

J'ai une mission d'exploration de données où je crée un système de récupération d'images basé sur le contenu. J'ai 20 images de 5 animaux. Donc au total 100 images. Mon système renvoie les 10 images les plus pertinentes à une image d'entrée. Je dois maintenant évaluer les performances de mon …

12 data-mining  matlab  precision-recall  curves  computer-vision 

Je voulais mieux comprendre le test exact du pêcheur, j'ai donc imaginé l'exemple de jouet suivant, où f et m correspond à l'homme et à la femme, et n et y correspond à la "consommation de soda" comme ceci: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Évidemment, …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Travaille actuellement dans Octave, mais en raison de la mauvaise documentation, les progrès sont très lents. Quelle langue est facile à apprendre et à utiliser et bien documentée pour résoudre les problèmes d'apprentissage automatique? Je cherche à prototyper sur un petit ensemble de données (des milliers d'exemples), donc la vitesse …

12 r  machine-learning  matlab  software  python 

J'ai déjà lu toutes les pages de ce site en essayant de trouver la réponse à mon problème mais personne ne semble être le bon de moi ... Je vous explique d'abord le type de données avec lesquelles je travaille ... Disons que j'ai un vecteur de tableau avec plusieurs …

12 correlation  matlab  ordinal-data  categorical-data  continuous-data 

J'ai un ensemble de données qui comprend 717 observations (lignes) qui sont décrites par 33 variables (colonnes). Les données sont normalisées par z-score de toutes les variables. Il n'y a pas deux variables dépendantes linéairement ( ). J'ai également supprimé toutes les variables avec une très faible variance (inférieure à …

11 matlab  factor-analysis  covariance  covariance-matrix 

Je travaille sur un problème de classification qui calcule une métrique de similitude entre deux images radiographiques d'entrée. Si les images sont de la même personne (étiquette de «droite»), une métrique plus élevée sera calculée; les images d'entrée de deux personnes différentes (étiquette de «mauvais») entraîneront une mesure inférieure. J'ai …

11 classification  confidence-interval  cross-validation  matlab 

J'ai des échantillons de deux classes qui sont des vecteurs dans un espace de grande dimension et je veux les tracer en 2D ou 3D. Je connais les techniques de réduction de dimensionnalité, mais j'ai besoin d'un outil vraiment simple et facile à utiliser (en matlab, python ou un .exe …

11 data-visualization  matlab  python  dimensionality-reduction 

J'ai quelques observations, et je veux imiter l'échantillonnage basé sur ces observations. Ici, je considère un modèle non paramétrique, en particulier, j'utilise le lissage du noyau pour estimer un CDF à partir des observations limitées.Puis je tire des valeurs au hasard à partir du CDF obtenu.Le code suivant est (l'idée …

10 sampling  matlab  kernel-smoothing  density-estimation 

J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou summary(model). Ces deux derniers donnent les mêmes réponses. En utilisant un …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

J'essaie d'appliquer l'idée d'information mutuelle à la sélection des fonctionnalités, comme décrit dans ces notes de cours (à la page 5). Ma plateforme est Matlab. Un problème que je trouve lors du calcul d'informations mutuelles à partir de données empiriques est que le nombre est toujours biaisé vers le haut. …

10 matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information