Perguntas com a marcação «statistics»

Estatística é uma abordagem científica para inferência e predição indutiva baseada em modelos probabilísticos dos dados. Por extensão, abrange o projeto de experimentos e pesquisas para coletar dados para esse fim.

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Como obter correlação entre duas variáveis ​​categóricas e uma variável categórica e variável contínua?
Estou construindo um modelo de regressão e preciso calcular o abaixo para verificar se há correlações Correlação entre 2 variáveis ​​categóricas multiníveis Correlação entre uma variável categórica multinível e uma variável contínua VIF (fator de inflação de variância) para variáveis ​​categóricas multiníveis Eu acredito que é errado usar o coeficiente …
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Ciência de dados em C (ou C ++)
Sou Rprogramador de idiomas. Também faço parte do grupo de pessoas que são consideradas cientistas de dados, mas que vêm de outras disciplinas acadêmicas que não a CS. Isso funciona bem no meu papel de cientista de dados, no entanto, ao iniciar minha carreira Re ter apenas o conhecimento básico …
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Algum console do Online R?
Estou procurando um console online para o idioma R. Como se eu escrevesse o código e o servidor fosse executado e me fornecesse a saída. Semelhante ao site Datacamp.
24 r  statistics 
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Como especificar atributos importantes?
Suponha um conjunto de dados vagamente estruturados (por exemplo, tabelas da Web / dados abertos vinculados), compostos por várias fontes de dados. Não existe um esquema comum seguido pelos dados e cada fonte pode usar atributos de sinônimo para descrever os valores (por exemplo, "nacionalidade" vs "bornIn"). Meu objetivo é …
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Quando os valores p enganam?
Quais são as condições de dados que devemos observar, onde os valores de p podem não ser a melhor maneira de decidir a significância estatística? Existem tipos de problemas específicos que se enquadram nessa categoria?
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Quantos recursos para amostra usando florestas aleatórias
A página da Wikipedia que cita "Os elementos do aprendizado estatístico" diz: Normalmente, para um problema de classificação com os recursos , os recursos são usados ​​em cada divisão.ppp⌊ p-√⌋⌊p⌋\lfloor \sqrt{p}\rfloor Entendo que esse é um palpite bastante bom e provavelmente foi confirmado por evidências empíricas, mas existem outras razões …
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Conjuntos de dados que compreendem as melhores práticas
Eu sou um estudante de mestrado em mineração de dados. Meu supervisor me disse uma vez que, antes de executar qualquer classificador ou fazer qualquer coisa com um conjunto de dados, preciso entender completamente os dados e garantir que eles estejam limpos e corretos. Minhas perguntas: Quais são as melhores …
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Existem bons modelos de linguagem prontos para uso em python?
Estou prototipando um aplicativo e preciso de um modelo de linguagem para calcular a perplexidade em algumas frases geradas. Existe algum modelo de linguagem treinado em python que eu possa usar facilmente? Algo simples como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 
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