Statystyki i duże zbiory danych

1

Czytałem o metodzie Nyström do aproksymacji jądra niskiej rangi. Ta metoda jest zaimplementowana w scikit-learn [1] jako metoda rzutowania próbek danych na przybliżenie niskiego rzędu mapowania cech jądra. Zgodnie z moją najlepszą wiedzą, biorąc pod uwagę zestaw szkoleniowy i funkcję jądra, generuje przybliżenie niskiego rzędu macierzy jądra poprzez zastosowanie SVD …

12 scikit-learn dimensionality-reduction kernel-trick nonlinear

2

Skąd mam wiedzieć, że mój algorytm grupowania k-średnich cierpi z powodu przekleństwa wymiarowości?

Uważam, że tytuł tego pytania mówi wszystko.

12 clustering k-means high-dimensional

5

W jaki sposób łańcuch Markowa jest nieredukowalny?

Mam problem ze zrozumieniem nieredukowalnej własności łańcucha Markowa . Mówi się, że nieredukowalny oznacza, że proces stochastyczny może „przejść z dowolnego stanu do dowolnego stanu”. Ale co określa, czy może przejść ze stanu do stanu , czy nie może przejść?jaiijotjj Strona wikipedia zawiera formalizację: Stan jest dostępny (zapisany ) ze …

12 stochastic-processes markov-process

3

Dlaczego wymiar VC jest ważny?

Wikipedia mówi, że: Wymiar VC to liczność największego zestawu punktów, które algorytm może rozbić. Na przykład klasyfikator liniowy ma liczność n + 1. Moje pytanie brzmi: dlaczego nas to obchodzi? Większość zestawów danych, na których dokonuje się klasyfikacji liniowej, ma zwykle bardzo duże rozmiary i zawiera wiele punktów.

12 classification algorithms vc-dimension

3

Jak zbudować macierz nieporozumień dla klasyfikatora wieloklasowego?

Mam problem z 6 klasami. Buduję klasyfikator wieloklasowy w następujący sposób: dla każdej klasy mam jeden klasyfikator regresji logistycznej, używając One vs. All, co oznacza, że mam 6 różnych klasyfikatorów. Mogę zgłosić macierz nieporozumień dla każdego z moich klasyfikatorów. Chciałbym jednak zgłosić macierz nieporozumień dla WSZYSTKICH klasyfikatorów, co widziałem w …

12 machine-learning logistic classification multi-class confusion-matrix

1

Jak wykorzystać kikut decyzyjny jako słabego ucznia w Adaboost?

Chcę wdrożyć Adaboost przy użyciu decyzji Stump. Czy poprawne jest podejmowanie tylu decyzji, ile funkcji naszego zestawu danych w każdej iteracji Adaboost? Na przykład, jeśli mam zestaw danych z 24 funkcjami, czy powinienem mieć 24 klasyfikatory kikutów decyzyjnych w każdej iteracji? A może powinienem losowo wybierać niektóre funkcje i tworzyć …

12 machine-learning classification cart boosting

1

Co oznacza równomierna dystrybucja logów?

Co oznacza, gdy ktoś mówi, że dane są próbkowane z logicznie równomiernego rozkładu między 128 a 4000? Czym różni się to od pobierania próbek z równomiernego rozkładu? Zobacz ten artykuł: http://www.jmlr.org/papers/volume13/bergstra12a/bergstra12a.pdf Dzięki!

12 machine-learning distributions uniform

4

Jakie są różnice między autoencoderami a t-SNE?

O ile mi wiadomo, zarówno autoencodery, jak i t-SNE są używane do nieliniowej redukcji wymiarowości. Jakie są między nimi różnice i dlaczego powinienem używać jednego kontra drugiego?

12 neural-networks deep-learning dimensionality-reduction autoencoders tsne

2

Co rozumie się przez podział kategoryczny?

Czy ten osobny typ dystrybucji (EX: dwumianowy, bernoulli, wielomianowy) lub jakikolwiek rozkład może być reprezentowany w ten sposób. Czy ktoś może opracować prosty przykład

12 probability distributions

2

Jak używać auto.arima do przypisania brakujących wartości

Mam serię zoo z wieloma brakującymi wartościami. Czytałem, że auto.arimamożna przypisać te brakujące wartości? Czy ktoś może mnie nauczyć, jak to zrobić? wielkie dzięki! Próbowałem tego, ale bez powodzenia: fit <- auto.arima(tsx) plot(forecast(fit))

12 arima

1

Na czym polega problem ze stosowaniem modeli R-kwadrat w szeregach czasowych?

Czytałem, że użycie kwadratu R do szeregów czasowych nie jest właściwe, ponieważ w kontekście szeregów czasowych (wiem, że istnieją inne konteksty) kwadrat R nie jest już unikalny. Dlaczego to? Próbowałem to sprawdzić, ale nic nie znalazłem. Zazwyczaj nie przykładam dużej wartości do kwadratu R (lub skorygowanego kwadratu R), kiedy oceniam …

12 regression time-series r-squared

5

Jak obliczyć precyzję i przywołać w macierzy pomieszania 3 x 3

Predicted class Cat Dog Rabbit Actual class Cat 5 3 0 Dog 2 3 1 Rabbit 0 2 11 Jak obliczyć precyzję i przywołać, aby łatwo było obliczyć wynik F1. Normalna macierz pomieszania ma wymiar 2 x 2. Kiedy jednak staje się 3 x 3, nie wiem, jak obliczyć precyzję …

12 machine-learning precision-recall

3

Czy można zastosować rozbieżność KL między rozkładem dyskretnym a ciągłym?

Nie jestem matematykiem. Przeszukałem internet o dywergencji KL. Nauczyłem się, że dywergencja KL mierzy utracone informacje, gdy przybliżamy rozkład modelu w odniesieniu do rozkładu wejściowego. Widziałem je między dowolnymi dwoma ciągłymi lub dyskretnymi rozkładami. Czy możemy to zrobić między ciągłym a dyskretnym lub odwrotnie?

12 distributions mathematical-statistics kullback-leibler

3

Różnica między modelem równań równoczesnych a modelem równań strukturalnych

Czy ktoś może mi pomóc zrozumieć, jakie są różnice między modelem równań równoczesnych a modelem równań strukturalnych (SEM)? Będzie wspaniale, jeśli ktoś dostarczy mi trochę literatury na ten temat. Czy jest też literatura, w której SEM był używany w kontekście szeregów czasowych? Literatura, którą otrzymuję, jest głównie wyjaśniona w SEM …

12 time-series references sem

2

Minimalna liczba obserwacji dla wielokrotnej regresji liniowej

Wykonuję wielokrotną regresję liniową. Mam 21 obserwacji i 5 zmiennych. Moim celem jest po prostu znalezienie relacji między zmiennymi Czy moje dane są wystarczające do przeprowadzenia wielokrotnej regresji? Wynik testu t ujawnił, że 3 z moich zmiennych nie są znaczące. Czy muszę ponownie wykonać regresję ze znaczącymi zmiennymi (czy moja …

12 regression t-test multiple-regression