Perguntas com a marcação «smoothing»

Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última camada. …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Meu livro lista o idf como em quelog(1+Nnt)log(1+Nnt)log(1+\frac{N}{n_t}) NNN : Número de documentos ntntn_t : Número de documentos que contêm o termottt A Wikipedia lista essa fórmula como uma versão real . Aquele que eu entendo: varia de a que parece intuitivo. Mas passa de para que parece tão estranho …

9 text-mining  natural-language  smoothing 

Estou trabalhando em um modelo de custo preditivo em que a idade do paciente (uma quantidade inteira medida em anos) é uma das variáveis ​​preditivas. Uma forte relação não linear entre idade e risco de internação é evidente: Estou pensando em uma spline de suavização de regressão penalizada para a …

9 nonlinear-regression  lasso  ridge-regression  smoothing  splines 

Gostaria de descobrir os valores (x, y)usados ​​na plotagem plot(b, seWithMean=TRUE)no pacote mgcv . Alguém sabe como posso extrair ou calcular esses valores? Aqui está um exemplo: library(mgcv) set.seed(0) dat <- gamSim(1, n=400, dist="normal", scale=2) b <- gam(y~s(x0), data=dat) plot(b, seWithMean=TRUE)

9 r  time-series  smoothing  mgcv 

TLDR: As splines de regressão em placas finas têm uma interpretação probabilística / bayesiana? Dado pares de entrada-saída (xi,yi)(xi,yi)(x_i,y_i) , i=1,...,ni=1,...,ni=1,...,n ; Eu quero estimar uma função f(⋅)f(⋅)f(\cdot) seguinte forma f(x)≈u(x)=ϕ(xi)Tβ+∑i=1nαik(x,xi),f(x)≈u(x)=ϕ(xi)Tβ+∑i=1nαik(x,xi),\begin{equation}f(x)\approx u(x)=\phi(x_i)^T\beta +\sum_{i=1}^n \alpha_i k(x,x_i),\end{equation}k(⋅,⋅)k(⋅,⋅)k(\cdot,\cdot)ϕ(xi)ϕ(xi)\phi(x_i)m&lt;nm&lt;nm<nαiαi\alpha_iβiβi\beta_iminα∈Rn,β∈Rm1n∥Y−Φβ−Kα∥2Rn+λαTKα,minα∈Rn,β∈Rm1n‖Y−Φβ−Kα‖Rn2+λαTKα,\begin{equation} {\displaystyle \min _{\alpha\in R^{n},\beta \in R^{m}}{\frac {1}{n}}\|Y-\Phi\beta -K\alpha\|_{R^{n}}^{2}+\lambda \alpha^{T}K\alpha},\end{equation}ΦΦ\Phiϕ(xi)Tϕ(xi)T\phi(x_i)^Ti,ji,ji,jKKKk(xi,xj)k(xi,xj){\displaystyle k(x_{i},x_{j})} α∗=λ−1(I+λ−1K)−1(Y−Φβ∗)α∗=λ−1(I+λ−1K)−1(Y−Φβ∗)\begin{equation} \alpha^*=\lambda^{-1}(I+\lambda^{-1}K)^{-1}(Y-\Phi\beta^*) \end{equation} β∗={ΦT(I+λ−1K)−1Φ}−1ΦT(I+λ−1K)−1Y.β∗={ΦT(I+λ−1K)−1Φ}−1ΦT(I+λ−1K)−1Y.\begin{equation} \beta^*=\{\Phi^T(I+\lambda^{-1}K)^{-1}\Phi\}^{-1}\Phi^T(I+\lambda^{-1}K)^{-1}Y. …

8 regression  bayesian  gaussian-process  smoothing  semiparametric 

Os dados consistem em espectros ópticos (intensidade da luz em relação à frequência) gravados em momentos variados. Os pontos foram adquiridos em uma grade regular em x (tempo), y (frequência). Para analisar a evolução do tempo em frequências específicas (um aumento rápido, seguido de uma deterioração exponencial), eu gostaria de …

8 r  time-series  multivariate-analysis  references  smoothing 

Digamos que eu tenha uma matriz de dados centrada com SVD .n×mn×mn \times mAAAA=UΣVTA=UΣVTA = U \Sigma V^{T} Por exemplo, colunas (medidas) que são espectros com frequências diferentes. A matriz é centralizada para que as linhas da matriz tenham sua média subtraída. Isso serve para interpretar os vetores singulares à …

8 pca  smoothing  svd 

Estou enfrentando uma distribuição posterior em um aplicativo MCMC que visa amostrar uma variável não observável dada uma série observada .x={xt}Tt=0x={xt}t=0Tx=\{x_t\}_{t=0}^{T}y={yt}Tt=0y={yt}t=0Ty=\{y_t\}^T_{t=0} No entanto, os posteriores condicionais são lidos como com sendo um vetor de parâmetros estruturais adicionais. De acordo com meu entendimento, isso seria um problema de suavização, pois o …

8 time-series  bayesian  smoothing  filter 

Tenho uma série temporal um tanto barulhenta que paira em diferentes níveis. Por exemplo, os seguintes dados: Eu tenho os dados de linha sólida disponíveis e gostaria de obter uma estimativa para a linha tracejada. Deve ser constante por partes. Quais algoritmos são apropriados para testar aqui? Até agora, minhas …

7 r  time-series  smoothing