Saya memerlukan beberapa saran mengenai dua dilema utama dalam penelitian saya, yang merupakan studi kasus dari 3 farmasi dan inovasi besar. Jumlah paten per tahun adalah variabel dependen. Pertanyaan saya adalah Apa kriteria paling penting untuk model yang baik? Apa yang lebih / kurang...
Saya telah membaca makalah hebat ini oleh David Colquhoun: Investigasi tingkat penemuan yang salah dan salah tafsir dari nilai-p (2014). Intinya, ia menjelaskan mengapa false discovery rate (FDR) bisa setinggi meskipun kami mengontrol kesalahan tipe I dengan α = 0,05 .30 %30%30\%α =...
Saya membaca pernyataan ini pada satu ujian benar / salah lama: Kita bisa mendapatkan beberapa solusi optimal lokal jika kita memecahkan masalah regresi linier dengan meminimalkan jumlah kesalahan kuadrat menggunakan gradient descent. Solusi: Salah Pertanyaan saya adalah, bagian mana dari...
Saya memiliki sebidang nilai residual dari model linier dalam fungsi nilai-nilai pas di mana heteroskedastisitas sangat jelas. Namun saya tidak yakin bagaimana saya harus melanjutkan sekarang karena sejauh yang saya mengerti heteroskedastisitas ini membuat model linier saya tidak valid. (Apakah itu...
Saya mencoba menyesuaikan model menggunakan data angin (0, 359) dan waktu hari (0, 23), tetapi saya khawatir bahwa mereka tidak akan cocok dengan regresi linier karena mereka bukan parameter linear sendiri. Saya ingin mengubahnya menggunakan Python. Saya telah melihat beberapa penyebutan...
Saya ingin tahu seberapa penting bias node bagi efektivitas jaringan saraf modern. Saya dapat dengan mudah memahami bahwa ini penting dalam jaringan yang dangkal dengan hanya beberapa variabel input. Namun, jaring saraf modern seperti dalam pembelajaran yang mendalam sering memiliki sejumlah besar...
Berikut ini adalah plot glmnet dengan alpha default (1, karenanya laso) menggunakan mtcarsset data dalam R dengan mpgsebagai DV dan yang lainnya sebagai variabel prediktor. glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) Apa yang bisa kita simpulkan dari plot ini mengenai berbagai variabel,...
Sebagian besar pertanyaan teoretis. Adakah contoh distribusi tidak normal yang memiliki empat momen pertama sama dengan yang normal? Mungkinkah mereka ada dalam
Jika saya memperbaiki nilai-nilai node yang diamati dari MRF, apakah itu menjadi
Posting ini berkaitan dengan peristiwa yang berubah dengan cepat. Saya menemukan pertanyaan 2012 yang memiliki diskusi yang sangat baik tentang Julia sebagai alternatif untuk R / Python untuk berbagai jenis pekerjaan statistik. Di sinilah letak Pertanyaan asli dari 2012...
Jika saya mengerti dengan benar, dalam algoritma pembelajaran mesin, model harus belajar dari pengalamannya, yaitu ketika model memberikan prediksi yang salah untuk kasus-kasus baru, ia harus beradaptasi dengan pengamatan baru, dan seiring waktu, model menjadi semakin lebih baik. . Saya tidak...
Saya memiliki masalah yang sangat sederhana tetapi saya tidak dapat menemukan alat yang tepat untuk menyelesaikannya. Saya memiliki beberapa urutan vektor dengan panjang yang sama. Sekarang saya ingin melatih LSTM RNN pada sampel kereta dari urutan ini dan kemudian membuatnya untuk memprediksi...
Saya menggunakan dekomposisi Cholesky untuk mensimulasikan variabel acak berkorelasi diberi matriks korelasi. Masalahnya, hasilnya tidak pernah mereproduksi struktur korelasi seperti yang diberikan. Berikut ini adalah contoh kecil dalam Python untuk menggambarkan situasi. import numpy as np...
The tingkat belajar parameter ( ) di Gradient Meningkatkan menyusut kontribusi masing-masing model dasar baru -typically sebuah pohon yang dangkal yang ditambahkan dalam seri. Itu terbukti secara dramatis meningkatkan akurasi set tes, yang dapat dimengerti karena dengan langkah-langkah yang lebih...
CrossValidated memiliki beberapa pertanyaan tentang kapan dan bagaimana menerapkan koreksi bias peristiwa langka oleh King dan Zeng (2001) . Saya mencari sesuatu yang berbeda: demonstrasi berbasis simulasi minimal bahwa bias ada. Secara khusus, Raja dan negara Zeng "... dalam data kejadian yang...
Pada artikel ini , penulis menghubungkan analisis diskriminan linier (LDA) ke analisis komponen utama (PCA). Dengan pengetahuan saya yang terbatas, saya tidak bisa mengikuti bagaimana LDA bisa agak mirip dengan PCA. Saya selalu berpikir bahwa LDA adalah bentuk algoritma klasifikasi, mirip dengan...
Saya baru mengenal pembelajaran mesin dan mencari beberapa set data yang melaluinya saya dapat membandingkan dan membedakan perbedaan antara algoritma pembelajaran mesin yang berbeda (Decision Trees, Boosting, SVM, dan Neural Networks) Di mana saya dapat menemukan kumpulan data tersebut? Apa yang...
Statistik Frequentist bagi saya identik dengan mencoba membuat keputusan yang baik untuk semua sampel yang mungkin. Yaitu, aturan keputusan frequentist harus selalu berusaha meminimalkan risiko frequentist, yang tergantung pada fungsi kerugian dan keadaan sebenarnya :L θ
Saya bertanya-tanya mengapa melewatkan-gram lebih baik untuk kata-kata yang jarang terjadi daripada CBOW di word2vec. Saya telah membaca klaim di https://code.google.com/p/word2vec/
Saya mencoba untuk mendapatkan pemahaman intuitif tentang bagaimana analisis komponen utama (PCA) bekerja di ruang subjek (ganda) . Pertimbangkan dataset 2D dengan dua variabel, dan , dan titik data (matriks data adalah dan dianggap berpusat). Presentasi PCA yang umum adalah bahwa kami...