Questions marquées «uncertainty»

Un concept large concernant le manque de connaissances, en particulier l'absence ou l'imprécision d'informations quantitatives sur un processus ou une population d'intérêt.

4
Hypothèses concernant les estimations bootstrap de l'incertitude
J'apprécie l'utilité du bootstrap pour obtenir des estimations de l'incertitude, mais une chose qui m'a toujours dérangé à ce sujet est que la distribution correspondant à ces estimations est la distribution définie par l'échantillon. En général, il semble être une mauvaise idée de croire que nos fréquences d'échantillonnage ressemblent exactement …
4
Pourquoi la sortie softmax n'est-elle pas une bonne mesure d'incertitude pour les modèles Deep Learning?
Je travaille avec les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) depuis un certain temps maintenant, principalement sur les données d'image pour la segmentation sémantique / segmentation d'instance. J'ai souvent visualisé le softmax de la sortie réseau comme une "carte thermique" pour voir à quel point les activations par pixel sont élevées pour …
1
Puis-je convertir une matrice de covariance en incertitudes pour les variables?
J'ai une unité GPS qui émet une mesure de bruit via une matrice de covariance :ΣΣ\Sigma Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} & \sigma_{yz} & \sigma_{zz} \end{matrix}\right] (il n'y a pas non plus de mais ignorons cela une seconde.)ttt Supposons …
4
Estimation de la densité du noyau intégrant des incertitudes
Lors de la visualisation de données unidimensionnelles, il est courant d'utiliser la technique d'estimation de la densité du noyau pour tenir compte des largeurs de bac mal choisies. Lorsque mon ensemble de données unidimensionnel présente des incertitudes de mesure, existe-t-il un moyen standard d'incorporer ces informations? Par exemple (et pardonnez-moi …
3
Comment communiquer au mieux l'incertitude?
Un problème majeur dans la communication des résultats des calculs statistiques aux médias et au public est la façon dont nous communiquons l'incertitude. Certes, la plupart des médias de masse semblent aimer un nombre dur et rapide, même si, sauf dans un nombre relativement restreint de cas, les chiffres ont …
1
Test exact de Fisher et distribution hypergéométrique
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, …
3
Fiabilité d'une courbe ajustée?
Je voudrais estimer l'incertitude ou la fiabilité d'une courbe ajustée. Je ne nomme pas intentionnellement une quantité mathématique précise que je recherche, car je ne sais pas ce que c'est. Ici, (énergie) est la variable dépendante (réponse) et (volume) est la variable indépendante. Je voudrais trouver la courbe énergie-volume, , …
4
Classificateur pour les étiquettes de classe incertaines
Disons que j'ai un ensemble d'instances avec des étiquettes de classe associées. Peu importe comment ces instances ont été étiquetées, mais la certitude de leur appartenance à la classe. Chaque instance appartient à exactement une classe. Disons que je peux quantifier la certitude de chaque appartenance à une classe avec …
2
Estimation de l'incertitude dans les problèmes d'inférence à haute dimension sans échantillonnage?
Je travaille sur un problème d'inférence de grande dimension (environ 2000 paramètres de modèle) pour lequel nous sommes capables d'effectuer de manière robuste une estimation MAP en trouvant le maximum global du log-postérieur en utilisant une combinaison d'optimisation basée sur un gradient et un algorithme génétique. J'aimerais beaucoup pouvoir faire …
1
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 …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
1
Comment comparer les événements observés aux événements attendus?
Supposons que j'ai un échantillon de fréquences de 4 événements possibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 et j'ai les probabilités attendues que mes événements se produisent: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Avec la somme des fréquences …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.