Questions marquées «smoothing»

Les méthodes de lissage dans l'analyse des données, comme les splines ou les lissoirs de noyau, également les lissages de régression comme le lowess.

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Comment obtenir les valeurs utilisées dans plot.gam en mgcv?
Je voudrais connaître les valeurs (x, y)utilisées dans le traçage plot(b, seWithMean=TRUE)dans le package mgcv . Est-ce que quelqu'un sait comment extraire ou calculer ces valeurs? Voici un exemple: library(mgcv) set.seed(0) dat <- gamSim(1, n=400, dist="normal", scale=2) b <- gam(y~s(x0), data=dat) plot(b, seWithMean=TRUE)
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Quel modèle d'apprentissage en profondeur peut classer des catégories qui ne s'excluent pas mutuellement
Exemples: J'ai une phrase dans la description de poste: "Java senior engineer in UK". Je veux utiliser un modèle d'apprentissage profond pour le prédire en 2 catégories: English et IT jobs. Si j'utilise un modèle de classification traditionnel, il ne peut prédire qu'une seule étiquette avec softmaxfonction à la dernière …
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Sélection de k nœuds dans la spline de lissage de régression équivalente à k variables catégorielles?
Je travaille sur un modèle de coût prédictif où l'âge du patient (une quantité entière mesurée en années) est l'une des variables prédictives. Une forte relation non linéaire entre l'âge et le risque d'hospitalisation est évidente: J'envisage une spline de lissage de régression pénalisée pour l'âge du patient. Selon The …
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Lissage des données 2D
Les données sont constituées de spectres optiques (intensité lumineuse en fonction de la fréquence) enregistrés à différents moments. Les points ont été acquis sur une grille régulière en x (temps), y (fréquence). Afin d'analyser l'évolution du temps à des fréquences spécifiques (une montée rapide, suivie d'une décroissance exponentielle), je voudrais …
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SVD d'une matrice de données (PCA) après lissage
Disons que j'ai une matrice de données centrée avec SVD .n×mn×mn \times mAAAA=UΣVTA=UΣVTA = U \Sigma V^{T} Par exemple, colonnes (mesures) qui sont des spectres avec n = 100 fréquences différentes. La matrice est centrée de sorte que les lignes de la matrice ont leur moyenne soustraite. C'est pour interpréter …
8 pca  smoothing  svd 
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