Questions marquées «modeling»

Cette balise décrit le processus de création d'un modèle statistique ou d'apprentissage automatique. Ajoutez toujours une balise plus spécifique.

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Rétro-test ou validation croisée lorsque le processus de création de modèle était interactif
J'ai quelques modèles prédictifs dont je voudrais tester les performances (c.-à-d. Prendre mon jeu de données, le «rembobiner» à un point antérieur dans le temps et voir comment le modèle aurait fonctionné de manière prospective). Le problème est que certains de mes modèles ont été construits via un processus interactif. …
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Modélisation pour les scores de football
Dans Dixon, Coles ( 1997 ), ils ont utilisé l'estimation du maximum de vraisemblance pour les deux modèles de Poisson indépendants modifiés en (4.3) pour modéliser les scores au soccer. J'essaie d'utiliser R afin de "reproduire" les paramètres alpha et bêta ainsi que les paramètres de l'effet home (p. 274, …
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Comment modéliser la somme des variables aléatoires de Bernoulli pour les données dépendantes?
J'ai presque les mêmes questions comme celle-ci: comment puis-je modéliser efficacement la somme des variables aléatoires de Bernoulli? Mais le cadre est assez différent: P ( X i = 1 ) = p i N p iS=∑i=1,NXiS=∑i=1,NXiS=\sum_{i=1,N}{X_i} , , ~ 20, ~ 0,1P(Xi=1)=piP(Xi=1)=piP(X_{i}=1)=p_iNNNpipip_i Nous avons les données pour les résultats …
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Calculer la courbe ROC pour les données
Donc, j'ai 16 essais dans lesquels j'essaie d'authentifier une personne à partir d'un trait biométrique en utilisant Hamming Distance. Mon seuil est fixé à 3,5. Mes données sont ci-dessous et seul l'essai 1 est un vrai positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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Calcul du meilleur sous-ensemble de prédicteurs pour la régression linéaire
Pour la sélection des prédicteurs en régression linéaire multivariée avec prédicteurs appropriés, quelles méthodes sont disponibles pour trouver un sous-ensemble «optimal» des prédicteurs sans tester explicitement tous les sous-ensembles de ? Dans 'Applied Survival Analysis', Hosmer et Lemeshow font référence à la méthode de Kuk, mais je ne trouve pas …
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La régression basée sur un arbre peut-elle être pire que la régression linéaire ordinaire?
Salut, j'étudie les techniques de régression. Mes données ont 15 fonctionnalités et 60 millions d'exemples (tâche de régression). Lorsque j'ai essayé de nombreuses techniques de régression connues (arbre boosté par gradient, régression d'arbre de décision, AdaBoostRegressor, etc.), la régression linéaire s'est très bien déroulée. Meilleur score parmi ces algorithmes. Quelle …
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Comment les données sont-elles générées dans le cadre bayésien et quelle est la nature du paramètre qui génère les données?
J'essayais de réapprendre les statistiques bayésiennes (à chaque fois que je pensais l'avoir enfin, quelque chose d'autre apparaissait que je n'avais pas envisagé plus tôt ...) mais il n'était pas clair (pour moi) quel était le processus de génération de données dans le cadre bayésien est en fait. Le cadre …
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