Estatísticas e Big Data

Eu sou novo no uso de GMMs. Não consegui encontrar nenhuma ajuda apropriada online. Alguém poderia me fornecer o recurso correto sobre "Como decidir se o uso do GMM é adequado ao meu problema?" ou no caso de problemas de classificação "Como decidir se devo usar a classificação SVM ou …

9 classification  svm  gaussian-mixture  generalized-moments 

Em um estudo longitudinal, os resultados de unidades são medidos repetidamente nos pontos de tempo com um total de ocasiões de medição fixas (fixo = medições nas unidades são feitas ao mesmo tempo). i t mYeu tYitY_{it}Euiitttmmm As unidades são atribuídas aleatoriamente a um tratamento, , ou a um grupo …

9 mixed-model  panel-data  multilevel-analysis  random-effects-model  fixed-effects-model 

Eu estava tentando responder à pergunta Avaliar integral com Importância método de amostragem em R . Basicamente, o usuário precisa calcular ∫π0 0f( x ) dx = ∫π0 01 1porque( X )2+ x2dx∫0πf(x)dx=∫0π1cos⁡(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx usando a distribuição exponencial como a distribuição de importância q( x ) = λ exp - λ …

9 r  simulation  exponential  importance-sampling 

Como muitos outros, eu achei os recursos aqui e aqui imensamente úteis para entender as células LSTM. Estou confiante de que entendo como os valores fluem e são atualizados, e estou confiante o suficiente para adicionar as mencionadas "conexões do olho mágico", etc. também. No meu exemplo, tenho em cada …

9 machine-learning  neural-networks  lstm  rnn 

Só quero verificar algum raciocínio. Se minha amostra original é do tamanho e eu a inicializo, meu processo de pensamento é o seguinte:nnn n-11n1n\frac{1}{n} é a chance de qualquer observação extraída da amostra original. Para garantir que o próximo sorteio não seja a observação amostrada anteriormente, restringimos o tamanho da …

9 sampling  bootstrap  sample-size  subsampling 

Para alguma finalidade, eu preciso gerar números aleatórios (dados) a partir da distribuição "uniforme inclinado". A "inclinação" desta distribuição pode variar em algum intervalo razoável e, em seguida, minha distribuição deve mudar de uniforme para triangular com base na inclinação. Aqui está minha derivação: Vamos simplificar e gerar os dados …

9 r  distributions  python  random-generation  uniform 

Estou confuso com o seguinte e não consegui descobrir a resposta em nenhum outro lugar. Estou tentando aprender R ao fazer algumas estatísticas e, como exercício, tento verificar novamente os resultados das funções R incorporadas, fazendo-as também 'à mão', por assim dizer, na R. , para o teste de Kruskal-Wallis, …

9 r  kruskal-wallis  ties 

Esta postagem refere-se a um modelo de regressão linear bivariada, . Eu sempre tomei a particionamento da soma total de quadrados (SSTO) em soma de quadrados por erro (SSE) e soma de quadrados para o modelo (SSR) com fé, mas depois que comecei a realmente pensar sobre isso, não entendi …

9 regression  sums-of-squares  orthogonal 

Estou tentando fazer SVD manualmente: m<-matrix(c(1,0,1,2,1,1,1,0,0),byrow=TRUE,nrow=3) U=eigen(m%*%t(m))$vector V=eigen(t(m)%*%m)$vector D=sqrt(diag(eigen(m%*%t(m))$values)) U1=svd(m)$u V1=svd(m)$v D1=diag(svd(m)$d) U1%*%D1%*%t(V1) U%*%D%*%t(V) Mas a última linha não retorna m. Por quê? Parece ter algo a ver com os sinais desses autovetores ... Ou entendi mal o procedimento?

9 r  svd  eigenvalues 

Estou tentando simular um conjunto de dados que corresponda aos dados empíricos que tenho, mas não tenho certeza de como estimar os erros nos dados originais. Os dados empíricos incluem heterocedasticidade, mas não estou interessado em transformá-los, mas sim usando um modelo linear com um termo de erro para reproduzir …

9 r  simulation  heteroscedasticity  gamlss  dglm 

Hastie e Tibshirani mencionam na seção 4.3.2 do livro que, na configuração de regressão linear, a abordagem dos mínimos quadrados é de fato um caso especial de máxima probabilidade. Como podemos provar esse resultado? PS: Não poupe detalhes matemáticos.

9 regression  maximum-likelihood  least-squares 

Estou enfrentando os problemas dos problemas de atribuição escrita da classe de aprendizado profundo da Stanford PNL http://cs224d.stanford.edu/assignment1/assignment1_soln Estou tentando entender a resposta para 3a onde eles estão procurando a derivada do vetor para a palavra central. Suponha que você receba um vetor de palavras previsto correspondente à palavra central …

9 self-study  neural-networks  backpropagation  word2vec 

Estou tentando criar um modelo reduzido para prever muitas variáveis ​​dependentes (DV) (~ 450) que são altamente correlacionadas. Minhas variáveis ​​independentes (IV) também são numerosas (~ 2000) e altamente correlacionadas. Se eu usar o laço para selecionar um modelo reduzido para cada saída individualmente, não tenho a garantia de obter …

9 r  lasso  multivariate-regression 

Quero calcular a importância de cada recurso de entrada usando o modelo profundo. Mas encontrei apenas um artigo sobre seleção de recursos usando aprendizado profundo - seleção profunda de recursos . Eles inserem uma camada de nós conectados diretamente a cada recurso, antes da primeira camada oculta. Ouvi dizer que …

9 feature-selection  deep-learning  deep-belief-networks  rbm 

Estou ajustando um modelo de efeitos mistos com um termo spline em um aplicativo em que a tendência ao longo do tempo é conhecida por ser curva-linear. No entanto, o que eu gostaria de avaliar é se a tendência curvi-linear ocorre devido ao desvio individual da linearidade ou é um …

9 r  splines  lme4-nlme