Perguntas com a marcação «mse»

Estimadores de máxima verossimilhança (MLE) são assintoticamente eficientes; vemos o resultado prático, na medida em que eles geralmente se saem melhor do que as estimativas do método dos momentos (MoM) (quando diferem), mesmo em amostras pequenas Aqui "melhor que" significa no sentido de tipicamente ter menor variação quando ambos são …

57 estimation  maximum-likelihood  mse  method-of-moments  efficiency 

Estou executando o classify no Weka para um determinado conjunto de dados e notei que, se estou tentando prever um valor nominal, a saída mostra especificamente os valores previstos correta e incorretamente. No entanto, agora estou executando-o para um atributo numérico e a saída é: Correlation coefficient 0.3305 Mean absolute …

41 machine-learning  error  weka  mse  rms 

Olhando para as definições da Wikipedia de: Erro médio quadrático (MSE) Soma residual de quadrados (RSS) Parece-me que MSE = 1NRSS = 1NΣ ( fEu- yEu)2MSE=1 1NRSS=1 1N∑(fEu-yEu)2\text{MSE} = \frac{1}{N} \text{RSS} = \frac{1}{N} \sum (f_i -y_i)^2 onde é o número de amostras e é a nossa estimativa de .NNNfEufEuf_iyEuyEuy_i No …

31 residuals  mse 

Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Ao mostrar que o MSE pode ser decomposto em variação mais o quadrado do viés, a prova na Wikipedia tem um passo, destacado na figura. Como é que isso funciona? Como a expectativa é introduzida no produto da 3ª para a 4ª etapa? Se os dois termos forem independentes, a …

23 random-variable  expected-value  mse 

Estou lendo o capítulo da troca de viés e variação de Os elementos do aprendizado estatístico e tenho dúvidas na fórmula da página 29. Deixe os dados surgirem de um modelo tal que onde é aleatório número com valor esperado e variância . Seja o valor esperado do erro do …

20 machine-learning  unbiased-estimator  mse  bias-variance-tradeoff 

Estou experimentando um pouco de auto-codificadores e, com o tensorflow, criei um modelo que tenta reconstruir o conjunto de dados MNIST. Minha rede é muito simples: X, e1, e2, d1, Y, onde e1 e e2 são camadas de codificação, d2 e Y são camadas de decodificação (e Y é a …

19 mse  autoencoders  tensorflow  cross-entropy 

MAD = Desvio Absoluto Médio MSE = Erro Quadrático Médio Vi sugestões de vários lugares em que o MSE é usado, apesar de algumas qualidades indesejáveis ​​(por exemplo , http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , que afirma na p8 "Acredita-se que MAD é um critério melhor que o MSE. No entanto, matematicamente o MSE …

15 forecasting  error  mse  mae 

Suponha que temos dois estimadores e α 2 para algum parâmetro x . Para determinar qual estimador é "melhor", analisamos o MSE (erro médio quadrático)? Em outras palavras, analisamos M S E = β 2 + σ 2 onde β é o viés do estimador e σ 2 é a …

13 estimation  mse 

Eu tenho várias séries temporais em um VAR (1) e, como algumas delas não têm a mesma unidade de medida, eu gostaria de estimar o RMSE em porcentagem. Sei que isso poderia ser feito de várias maneiras (veja abaixo), mas não sei exatamente qual é a que melhor se adapta …

10 time-series  mse  rms 

Estou lendo o teorema de Guass-Markov na wikipedia e esperava que alguém pudesse me ajudar a descobrir o ponto principal do teorema. Assumimos um modelo linear, em forma de matriz, é dado por: e nós estamos olhando para o azul, β .y=Xβ+ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta De acordo …

9 regression  least-squares  mse  blue 

Suponha que substituamos a função de perda da regressão logística (que normalmente é de probabilidade logarítmica) pelo MSE. Ou seja, ainda o log odds ratio seja uma função linear dos parâmetros, mas minimize a soma das diferenças quadráticas entre a probabilidade estimada e o resultado (codificado como 0/1): registrop1 - …

9 logistic  maximum-likelihood  unbiased-estimator  mse 

Como um falante de inglês não nativo, fiquei pensando qual expressão quadrada ou quadrada eu deveria usar. Por exemplo, em média quadrada de erro ou média quadrado erro. Segundo a Internet, parece que ambas as formas são usadas indistintamente. Uma expressão é mais quadrada que a outra?

9 terminology  mse 

TL; DR (muito longo, não leu): Estou trabalhando em um problema de previsão de séries temporais, que formulo como um problema de regressão usando o Deep Learning (keras). Quero otimizar a correlação de Pearson entre minha previsão e os rótulos verdadeiros. Estou confuso pelo fato de que o uso do …

8 machine-learning  deep-learning  loss-functions  pearson-r  mse