Statystyki i duże zbiory danych distance

2

Znalezienie znanej liczby środków okręgu, które maksymalizują liczbę punktów w ustalonej odległości

Mam zestaw danych 2D, w których chcę znaleźć środki o określonej liczbie środków kół ( ), które maksymalizują całkowitą liczbę punktów w określonej odległości ( ).RN.NNRRR np. mam 10 000 punktów danych ( Xja, Yja)(Xi,Yi)(X_i, Y_i) i chcę znaleźć środki N.= 5N=5N=5 okręgów, które przechwytują jak najwięcej punktów w promieniu …

10 r clustering distance

1

Dlaczego Anova () i drop1 () podają różne odpowiedzi dla GLMM?

Mam GLMM w postaci: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kiedy używam drop1(model, test="Chi"), otrzymuję inne wyniki niż w przypadku korzystania Anova(model, type="III")z pakietu samochodowego lub summary(model). Te dwa ostatnie dają te same odpowiedzi. Korzystając z wielu sfabrykowanych danych, odkryłem, że te …

10 r anova glmm r mixed-model bootstrap sample-size cross-validation roc auc sampling stratification random-allocation logistic stata interpretation proportion r regression multiple-regression linear-model lm r cross-validation cart rpart logistic generalized-linear-model econometrics experiment-design causality instrumental-variables random-allocation predictive-models data-mining estimation contingency-tables epidemiology standard-deviation mean ancova psychology statistical-significance cross-validation synthetic-data poisson-distribution negative-binomial bioinformatics sequence-analysis distributions binomial classification k-means distance unsupervised-learning euclidean correlation chi-squared spearman-rho forecasting excel exponential-smoothing binomial sample-size r change-point wilcoxon-signed-rank ranks clustering matlab covariance covariance-matrix normal-distribution simulation random-generation bivariate standardization confounding z-statistic forecasting arima minitab poisson-distribution negative-binomial poisson-regression overdispersion probability self-study markov-process estimation maximum-likelihood classification pca group-differences chi-squared survival missing-data contingency-tables anova proportion

1

Który model głębokiego uczenia może klasyfikować kategorie, które nie wykluczają się wzajemnie

Przykłady: w opisie stanowiska mam zdanie: „Starszy inżynier Java w Wielkiej Brytanii”. Chcę użyć modelu głębokiego uczenia się, aby przewidzieć go jako 2 kategorie: English i IT jobs. Jeśli użyję tradycyjnego modelu klasyfikacji, może on przewidzieć tylko 1 etykietę z softmaxfunkcją na ostatniej warstwie. Dlatego mogę użyć 2 modelowych sieci …

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

2

Jak znaleźć oczekiwaną odległość między dwoma równomiernie rozmieszczonymi punktami?

Gdybym miał zdefiniować współrzędne i gdzie(X1,Y1)(X1,Y1)(X_{1},Y_{1})(X2),Y2))(X2,Y2)(X_{2},Y_{2}) X1,X2)∼ Unif ( 0 , 30 ) i Y1,Y2)∼ Unif ( 0 , 40 ) .X1,X2∼Unif(0,30) and Y1,Y2∼Unif(0,40).X_{1},X_{2} \sim \text{Unif}(0,30)\text{ and }Y_{1},Y_{2} \sim \text{Unif}(0,40). Jak znajdę oczekiwaną wartość odległości między nimi? Myślałem, ponieważ odległość jest obliczana przez byłby oczekiwaną wartością po prostu bądź ?(X1-X2))2)+ …

9 expected-value uniform distance

4

Grupowanie z asymetrycznymi pomiarami odległości

Jak grupujesz obiekt za pomocą asymetrycznej miary odległości? Załóżmy na przykład, że grupujesz zbiór danych z dniami tygodnia jako cechą - odległość od poniedziałku do piątku nie jest taka sama jak odległość od piątku do poniedziałku. Jak włączyć to do pomiaru odległości algorytmu klastrowania?

9 clustering distance

Pytania otagowane jako distance