Perguntas com a marcação «error-propagation»

Estou analisando a função de custo de entropia cruzada encontrada neste tutorial : C= - 1n∑x[ yema + ( 1 - y) em( 1 - a ) ]C=−1n∑x[yln⁡a+(1−y)ln⁡(1−a)]C = -\frac{1}{n} \sum_x [y \ln a+(1−y)\ln(1−a)] O que exatamente estamos resumindo? É claro que está acima de , mas e não mudam …

10 neural-networks  error-propagation 

Eu tenho 3 a 5 medidas de uma característica por indivíduo em duas condições diferentes (A e B). Estou plotando a média para cada indivíduo em cada condição e uso o erro padrão ( ou seja , , com = número de medições) como barras de erro.SD/N−−√SD/NSD/\sqrt{N}NNN Agora, quero plotar …

10 standard-deviation  standard-error  error  error-propagation 

Digamos que eu tenha dados que tenham alguma incerteza. Por exemplo: X Y 1 10±4 2 50±3 3 80±7 4 105±1 5 120±9 A natureza da incerteza pode ser repetir medições ou experimentos, ou medir a incerteza do instrumento, por exemplo. Eu gostaria de ajustar uma curva usando R, algo …

9 r  least-squares  error-propagation 

Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis ​​(id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly spendé a …

8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 

Esta é uma derivação desta pergunta: Como comparar dois grupos com várias medidas para cada indivíduo com R? Nas respostas (aprendi corretamente), aprendi que a variação dentro do sujeito não afeta as inferências feitas sobre as médias de grupo e não há problema em simplesmente tomar as médias das médias …

8 r  confidence-interval  mixed-model  jags  error-propagation