Ogólnie rzecz biorąc, w przypadku problemu z klasyfikacją, w którym celem jest dokładne przewidywanie członkostwa w klasie poza próbą, kiedy nie powinienem używać klasyfikatora grupowego? To pytanie jest ściśle związane z Dlaczego nie zawsze korzystać z nauki zespołowej? . To pytanie pyta, dlaczego nie używamy zespołów cały czas. Chcę wiedzieć, …
Czytałem tutaj , że biorąc próbkę z ciągłego rozkładu z ED M X próbkę odpowiadającą U I = C X ( X I ) następujące standardowe rozkładu równomiernego.X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n FXFX F_X Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) Zweryfikowałem to za pomocą symulacji jakościowych w Pythonie i łatwo mogłem zweryfikować związek. import matplotlib.pyplot …
Czy ktoś może mi wyjaśnić prawdziwą różnicę między analizą regresji a dopasowaniem krzywej (liniową i nieliniową), podając przykład, jeśli to możliwe? Wydaje się, że obie próbują znaleźć związek między dwiema zmiennymi (zależne vs niezależne), a następnie określić parametr (lub współczynnik) związany z proponowanymi modelami. Na przykład, jeśli mam zestaw danych, …
Poproszono mnie o znalezienie wartości p dla statystyki opisowej. Jednak rozumiem, że wartości p służą do statystyk testowych. Jeśli się nie mylę, wartość p jest prawdopodobieństwem zaobserwowania wartości tak ekstremalnej jak statystyka testowa, jeśli hipoteza zerowa jest prawdziwa.
Narysuj losowo nnn przedziałów od [0,1][0,1][0,1] , gdzie każdy punkt końcowy A, B jest wybrany z równomiernego rozkładu między [0,1][0,1][0,1] . Jakie jest prawdopodobieństwo, że co najmniej jeden przedział pokrywa się ze wszystkimi pozostałymi?
(W przybliżeniu) słyszałem, że: workowanie jest techniką zmniejszania wariancji predyktora / estymatora / algorytmu uczenia się. Jednak nigdy nie widziałem formalnego matematycznego dowodu tego stwierdzenia. Czy ktoś wie, dlaczego jest to prawdą matematyczną? Wydaje się, że jest to tak powszechnie akceptowany / znany fakt, że spodziewałbym się bezpośredniego odniesienia do …
Mam dane, które dopasowałem za pomocą modelu LOESS w R, co daje mi to: Dane mają jeden predyktor i jedną odpowiedź i są heteroscedastyczne. Dodałem również przedziały ufności. Problem polega na tym, że przedziały są przedziałami ufności dla linii, podczas gdy mnie interesują przedziały prognozowania. Na przykład dolny panel jest …
Jestem nowy w Recurrent Neural Networks (RNN) i wciąż uczę się pojęć. Rozumiem na poziomie abstrakcyjnym, że Echo State Network (ESN) jest w stanie (ponownie) wytwarzać sekwencję sygnałów wejściowych, tj. Sygnał, nawet po ich usunięciu. Jednak artykuł Scholarpedia był dla mnie zbyt trudny do zrozumienia i zrozumienia. Czy ktoś może …
Odpowiadam „odpowiedź” na pytanie, które zadałem dwa tygodnie temu: Dlaczego wcześniejsza Jeffreys była przydatna? To było naprawdę pytanie (i nie miałem wtedy prawa do komentowania), więc mam nadzieję, że to będzie w porządku: W powyższym linku omówiono, że interesującą cechą wcześniejszego Jeffreysa jest to, że podczas ponownej parametryzacji modelu wynikowy …
Mam cztery niezależne, równomiernie rozmieszczone zmienne , każda w . Chcę obliczyć rozkład . rozkład na (stąd ), a aby być Teraz rozkład sumy u_1 + u_2 wynosi ( u_1, \, u_2 są również niezależne) f_ {u_1 + u_2} (x) = \ int _ {- \ infty} ^ {+ \ …
Pracowałem w przekonaniu, że mediana próbki jest bardziej niezawodną miarą tendencji centralnej niż średnia próbki, ponieważ ignoruje wartości odstające. Byłem zatem zaskoczony, gdy dowiedziałem się (w odpowiedzi na inne pytanie ), że dla próbek pobranych z rozkładu normalnego wariancja średniej próbki jest mniejsza niż wariancja mediany próbki (przynajmniej dla dużej …
Dlaczego tak nazywane są „szeregi czasowe”? Seria oznacza sumę sekwencji. Dlaczego jest to szereg czasowy , a nie sekwencja czasowa? Czy czas jest zmienną niezależną?
Czytałem następujące uzasadnienie (z notatek kursowych cs229), dlaczego dzielimy surowe dane przez standardowe odchylenie: chociaż rozumiem, co mówi to wyjaśnienie, nie jest dla mnie jasne, dlaczego podzielenie przez odchylenie standardowe osiągnęłoby taki cel. Mówi się, że wszyscy są bardziej na tej samej „skali”. Jednak nie do końca jasne jest, dlaczego …
Zauważyłem, że wiele „supernowoczesnych” pakietów i motywów do kreślenia oraz wielu wybitnych ludzi z danych używa do swoich wykresów szarego tła. Oto kilka przykładów: ggplot2: Fivethirtyeight.com Nate'a Silvera: Podczas gdy w pierwszym powyższym przykładzie (ggplot2) można argumentować, że użycie szarego tła zmniejsza tusz potrzebny do linii siatki, z pewnością nie …
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.