Мой вопрос касается концептуальной разницы между Holt-Winters и ARIMA. Насколько я понимаю, Holt-Winters - это особый случай ARIMA. Но когда один алгоритм предпочтительнее другого? Возможно, Холт-Винтерс является инкрементным и поэтому служит встроенным (более быстрым) алгоритмом? Ждем некоторого...
У меня есть некоторые данные в R, хранящиеся в списке. Считать d <- c(1,2,3,4) хотя это не мои данные. Если я тогда введите команду plot(density(d, kernel="gaussian", width=1)) тогда я получаю оценку плотности вероятности ядра, где ядро стандартно нормально. Если я заменю 1 на другие числа,...
У меня есть некоторые наблюдения, и я хочу повторить выборку на основе этих наблюдений. Здесь я рассматриваю непараметрическую модель, в частности, я использую сглаживание ядра для оценки CDF из ограниченных наблюдений. Затем я рисую значения случайным образом из полученного CDF. Ниже приведен мой...
Случайные функции Фурье обеспечивают приближение к функциям ядра. Они используются для различных методов ядра, таких как SVM и гауссовские процессы. Сегодня я попытался использовать реализацию TensorFlow и получил отрицательные значения для половины своих функций. Насколько я понимаю, этого не...
Я делаю некоторую оценку плотности ядра с установленными весовыми точками (т. Е. Каждый образец имеет вес, который не является необходимым) в N измерениях. Кроме того, эти образцы находятся только в метрическом пространстве (то есть мы можем определить расстояние между ними), но не более того....
Я хочу проверить некоторые из моих идей, которые, на мой взгляд, лучше, чем все, что я видел. Я могу ошибаться, но я хотел бы проверить свои идеи и побороть мои сомнения с помощью более определенных наблюдений. Я думал сделать следующее: Аналитически определить набор распределений. Некоторые из них...
Я хотел бы узнать значения, (x, y)используемые при построении графиков plot(b, seWithMean=TRUE)в пакете mgcv . Кто-нибудь знает, как я могу извлечь или вычислить эти значения? Вот пример: library(mgcv) set.seed(0) dat <- gamSim(1, n=400, dist="normal", scale=2) b <- gam(y~s(x0), data=dat)...
Я написал простую функцию в Python для вычисления экспоненциально взвешенного среднего: def test(): x = [1,2,3,4,5] alpha = 0.98 s_old = x[0] for i in range(1, len(x)): s = alpha * x[i] + (1- alpha) * s_old s_old = s return s Тем не менее, как я могу рассчитать соответствующий...
У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние...
Пусть - наблюдения, полученные из неизвестного (но, безусловно, асимметричного) распределения вероятностей.{ х1, … , ХN}{x1,…,xN}\{x_1,\ldots,x_N\} Я хотел бы найти распределение вероятностей с помощью KDE Однако я попытался использовать ядро Гаусса, но оно работало плохо, поскольку оно...
Я немного слышал об использовании нейронных сетей для прогнозирования временных рядов. Как я могу сравнить, какой метод для прогнозирования моих временных рядов (ежедневные данные о розничных продажах) лучше: auto.arima (x), ets (x) или nnetar (x). Я могу сравнить auto.arima с ETS по AIC или BIC....
Итак, у меня есть 16 испытаний, в которых я пытаюсь идентифицировать человека по биометрической характеристике, используя расстояние Хэмминга. Мой порог установлен на 3,5. Мои данные ниже, и только пробная версия 1 является истинным положительным результатом: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3...
Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с...
Мой учебник перечисляет idf как гдел о г( 1 + NNT)log(1+Nnt)log(1+\frac{N}{n_t}) : количество документовNNN : количество документов, содержащих термин tNTntn_tttt Википедия перечисляет эту формулу в виде сглаженной версии фактического . Это один Я понимаю: она колеблется...
Я работаю над моделью прогнозируемой стоимости, в которой возраст пациента (целое число, измеренное в годах) является одной из переменных предиктора. Сильная нелинейная связь между возрастом и риском пребывания в больнице очевидна: Я рассматриваю сглаженный сплайн сглаживания регрессии для возраста...