В своей книге «Вся статистика» профессор Ларри Вассерман приводит следующий пример (11.10, стр. 188). Предположим , что мы имеем плотность такой , что , где является известным (неотрицательное интегрируемой) функции и нормализация постоянной является неизвестной .еffе( х ) = сграмм( х...
Кто-нибудь получил библиотеку или предложения кода о том, как на самом деле построить пару образцов деревьев из: getTree(rfobj, k, labelVar=TRUE) (Да, я знаю, что вы не должны делать это оперативно, RF - это черный ящик и т. Д. И т. Д. Я хочу визуально проверить работоспособность дерева, чтобы...
У меня складывается впечатление, что когда люди обращаются к сети «глубокого убеждения», это, по сути, нейронная сеть, но очень большая. Правильно ли это или сеть глубокого убеждения также подразумевает, что сам алгоритм отличается (т. Е. Нет нейронной сети с прямой связью, но, возможно, что-то с...
Есть ли конкретная цель с точки зрения эффективности или функциональности, почему алгоритм k-средних не использует, например, косинусное (дис) сходство в качестве метрики расстояния, а может использовать только евклидову норму? В целом, будет ли метод K-средних соответствовать и быть правильным,...
Иерархическая кластеризация может быть представлена дендрограммой. Вырезание дендрограммы на определенном уровне дает набор кластеров. Резка на другом уровне дает другой набор кластеров. Как бы вы выбрали, где вырезать дендрограмму? Есть ли что-то, что мы могли бы считать оптимальной точкой? Если...
В литературе по иерархическим / многоуровневым моделям я часто читал о «вложенных моделях» и «не вложенных моделях», но что это значит? Может ли кто-нибудь дать мне несколько примеров или рассказать о математических последствиях этой...
Когда вы пытаетесь подогнать модели к большому набору данных, общий совет - разбить данные на три части: набор данных обучения, проверки и тестирования. Это связано с тем, что модели обычно имеют три «уровня» параметров: первый «параметр» - это класс модели (например, SVM, нейронная сеть, случайный...
Курортный сезон дал мне возможность свернуться калачиком рядом с огнем вместе с «Элементами статистического обучения» . Исходя из (часто) точки зрения эконометрики, у меня возникают проблемы с пониманием использования методов усадки, таких как регрессия гребня, лассо и регрессия с наименьшим углом...
Я довольно евангелист в отношении использования отношений правдоподобия для представления объективных доказательств за / против данного явления. Однако недавно я узнал, что байесовский фактор выполняет аналогичную функцию в контексте байесовских методов (т.е. субъективный априор объединяется с...
Я понимаю, что априор Джеффриса инвариантен при повторной параметризации. Однако я не понимаю, почему это свойство желательно. Почему вы не хотите, чтобы предыдущий изменялся при смене...
Я вижу, что многие алгоритмы машинного обучения работают лучше при средней отмене и выравнивании ковариации. Например, нейронные сети имеют тенденцию сходиться быстрее, а K-Means обычно дает лучшую кластеризацию с предварительно обработанными функциями. Я не вижу, что интуиция за этими этапами...
Обычной практикой является применение PCA (анализ главных компонентов) перед алгоритмом кластеризации (таким как k-средних). Считается, что это улучшает результаты кластеризации на практике (снижение шума). Однако я заинтересован в сравнительном и углубленном изучении взаимосвязи между PCA и...
Я собираюсь представить стандартную нормальную таблицу в своем классе вводной статистики, и это заставило меня задуматься: кто создал первую стандартную нормальную таблицу? Как они это делали до появления компьютеров? Мне страшно подумать, что кто-то перебор вычисляет тысячу римановых сумм...
Название комментария в природе Ученые восстают против статистической значимости начинается с: Валентин Амрейн, Сандер Гренландия, Блейк МакШейн и более 800 подписантов призывают прекратить раздутые заявления и исключить, возможно, важные последствия. и позже содержит такие утверждения, как: Опять...
Какой способ (способы?) Можно визуально объяснить, что такое ANOVA? Любые ссылки, ссылки (ы) (R пакеты?) Будут приветствоваться.
Из того, что я знаю, использование лассо для выбора переменных решает проблему коррелированных входных данных. Кроме того, поскольку он эквивалентен регрессии наименьшего угла, он не медленный в вычислительном отношении. Тем не менее, многие люди (например, те, кого я знаю, занимаюсь...
В других контекстах ортогональный означает «под прямым углом» или «перпендикулярно». Что означает ортогональность в статистическом контексте? Спасибо за любые...
Предположим, у нас есть кто-то, строящий прогностическую модель, но он не обязательно хорошо разбирается в надлежащих статистических или машинных принципах обучения. Может быть, мы помогаем этому человеку, когда он учится, или, возможно, этот человек использует какой-то пакет программного...
Я произвел обобщенные аддитивные модели для обезлесения. Чтобы учесть пространственную автокорреляцию, я включил широту и долготу в качестве сглаженного члена взаимодействия (т.е. s (x, y)). Я основал это на чтении многих работ, где авторы говорят, что «для учета пространственной автокорреляции...
Я вижу, что один из двадцати общих тестов, которые они выполняют, , поэтому они ошибочно полагают, что во время одного из двадцати тестов результат значительный ( ).0,05 = 1 / 20p<0.05p<0.05p < 0.050.05=1/200.05=1/200.05 = 1/20 комикс желейных бобов xkcd - "Значительный" Название:...