Statistiques et Big Data underdetermined

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Détection de prédicteurs significatifs parmi de nombreuses variables indépendantes

Dans un ensemble de données de deux populations qui ne se chevauchent pas (patients et en bonne santé, total ), je voudrais trouver (sur variables indépendantes) des prédicteurs significatifs pour une variable dépendante continue. Il existe une corrélation entre les prédicteurs. Je voudrais savoir si l'un des prédicteurs est lié …

31 regression pca feature-selection stepwise-regression underdetermined

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Sélection des fonctionnalités et modèle avec glmnet sur les données de méthylation (p >> N)

Je voudrais utiliser GLM et Elastic Net pour sélectionner ces fonctionnalités pertinentes + construire un modèle de régression linéaire (c'est-à-dire à la fois la prédiction et la compréhension, il serait donc préférable de se retrouver avec relativement peu de paramètres). La sortie est continue. C'est gènes pour 50 cas. J'ai …

29 r regularization glmnet elastic-net underdetermined

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Peut-on (théoriquement) former un réseau neuronal avec moins d'échantillons d'entraînement que de poids?

Tout d'abord: je sais, il n'y a pas de nombre général de taille d'échantillon requis pour former un réseau neuronal. Cela dépend de trop de facteurs comme la complexité de la tâche, le bruit dans les données, etc. Et plus j'aurai d'échantillons de formation, meilleur sera mon réseau. Mais je …

12 neural-networks overfitting underdetermined

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Appliquer une régression de crête pour un système d'équations sous-déterminé?

Lorsque , le problème des moindres carrés qui impose une restriction sphérique à la valeur de peut être écrit comme pour un système surdéterminé. \ | \ cdot \ | _2 est la norme euclidienne d'un vecteur.y=Xβ+ey=Xβ+ey = X\beta + eδδ\deltaββ\betamin ∥y−Xβ∥22s.t. ∥β∥22≤δ2min⁡ ‖y−Xβ‖22s.t.⁡ ‖β‖22≤δ2\begin{equation} \begin{array} &\operatorname{min}\ \| y - …

9 regression least-squares regularization ridge-regression underdetermined

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Intervalles de confiance lors de l'utilisation du théorème de Bayes

Je calcule des probabilités conditionnelles et des intervalles de confiance à 95% associés. Pour bon nombre de mes cas, j'ai un décompte simple des xsuccès des nessais (à partir d'un tableau de contingence), donc je peux utiliser un intervalle de confiance binomial, tel que celui fourni par binom.confint(x, n, method='exact')dans …

8 r bayesian confidence-interval conditional-probability hidden-markov-model segmentation hypothesis-testing statistical-significance multiple-comparisons multiple-regression r regression survey sample finite-population pca model-selection dataset partitioning clustering time-series least-squares regression standard-error causality r time-series outliers missing-data machine-learning svm hypothesis-testing discrete-data r data-visualization survey likert finance regression pca feature-selection stepwise-regression underdetermined svm natural-language

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