Perguntas com a marcação «uncertainty»

Aprecio a utilidade do bootstrap na obtenção de estimativas de incerteza, mas uma coisa que sempre me incomodou é que a distribuição correspondente a essas estimativas é a distribuição definida pela amostra. Em geral, parece uma má idéia acreditar que as frequências de nossa amostra se parecem exatamente com a …

62 bootstrap  uncertainty 

Trabalho com redes neurais convolucionais (CNNs) há algum tempo, principalmente em dados de imagem para segmentação semântica / segmentação de instância. Eu muitas vezes visualizei o softmax da saída de rede como um "mapa de calor" para ver o quão alto são as ativações por pixel para uma determinada classe. …

22 probability  deep-learning  conv-neural-network  uncertainty  softmax 

Eu tenho uma unidade GPS que gera uma medição de ruído via matriz de covariância ΣΣ\Sigma : Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} & \sigma_{yz} & \sigma_{zz} \end{matrix}\right] (há também envolvido, mas vamos ignorar isso por um segundo.)ttt Suponha que …

15 covariance  measurement-error  uncertainty 

Ao visualizar dados unidimensionais, é comum usar a técnica de Estimativa de densidade do kernel para contabilizar larguras de compartimento escolhidas incorretamente. Quando meu conjunto de dados unidimensional tem incertezas de medição, existe uma maneira padrão de incorporar essas informações? Por exemplo (e me perdoe se meu entendimento for ingênuo), …

12 uncertainty  kde  kernel-smoothing 

Um grande problema na comunicação dos resultados dos cálculos estatísticos à mídia e ao público é a maneira como comunicamos a incerteza. Certamente, a maioria dos meios de comunicação de massa parece gostar de um número rígido e rápido, embora, exceto em um número relativamente pequeno de casos, os números …

12 uncertainty  communication 

Queria entender melhor o teste exato de Fisher, então inventei o seguinte exemplo de brinquedo, em que f e m correspondem a homens e mulheres e n e y correspondem a "consumo de refrigerante" como este: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, isso é uma …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Como calcular a incerteza da inclinação da regressão linear com base na incerteza dos dados (possivelmente no Excel / Mathematica)? Exemplo: Vamos ter pontos de dados (0,0), (1,2), (2,4), (3,6), (4,8), ... (8, 16), mas cada valor y tem uma incerteza de 4. A maioria das funções que encontrei calcularia …

12 regression  uncertainty 

Gostaria de estimar a incerteza ou a confiabilidade de uma curva ajustada. Intencionalmente, não cito uma quantidade matemática precisa que estou procurando, pois não sei o que é. Aqui (energia) é a variável dependente (resposta) e (volume) é a variável independente. Gostaria de encontrar a curva Energia-Volume, , de algum …

11 error  fitting  reliability  uncertainty 

Digamos que temos uma pergunta simples "sim / não" que queremos saber como responder. E há N pessoas "votando" pela resposta correta. Todo eleitor tem um histórico - lista de 1 e 0, mostrando se eles estavam certos ou errados sobre esse tipo de perguntas no passado. Se assumirmos a …

11 accuracy  uncertainty  weighted-mean  voting-system 

Digamos que eu tenha um conjunto de instâncias com rótulos de classe associados. Não importa como essas instâncias foram rotuladas, mas quão certa é a associação de classe. Cada instância pertence a exatamente uma classe. Digamos que eu possa quantificar a certeza de cada associação de classe com um atributo …

11 classification  weka  uncertainty 

Eu tenho um conjunto de sistemas onde incertezas se acumulam dentro dele. Estes nem sempre são puramente aditivos - às vezes são, às vezes não são. Eu tive algum sucesso usando gráficos de fãs, gráficos de barras com intervalos de confiança e gráficos de caixas para comunicar itens únicos. Mas …

11 data-visualization  confidence-interval  uncertainty 

Estou trabalhando em um problema de inferência de alta dimensão (em torno de 2000 parâmetros do modelo) para o qual somos capazes de executar com precisão a estimativa de MAP encontrando o máximo global do log-posterior usando uma combinação de otimização baseada em gradiente e um algoritmo genético. Eu gostaria …

9 bayesian  uncertainty  high-dimensional  variational-bayes 

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 

Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências …

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Para um classificador probabilístico de várias classes, podemos obter probabilidades de pertencer a um novo ponto para cada classe ; no caso de três classes, suponha que obtemos , portanto, a classe mais provável de x é . Agora, suponha que tenhamos um svm com várias classes, onde podemos obter …

9 probability  classification  svm  unsupervised-learning  uncertainty