Dalam memilih parameter regularisasi lambda di Ridge atau Lasso, metode yang disarankan adalah mencoba nilai-nilai lambda yang berbeda, mengukur kesalahan dalam Set Validasi dan akhirnya memilih nilai lambda yang mengembalikan kesalahan terendah. Ini tidak jelas bagi saya jika fungsi f (lambda) =...
Saya membaca bab 13 "Adventures in Covariance" dalam buku ( hebat ) Statistical Rethinking oleh Richard McElreath di mana ia menyajikan model hierarkis berikut: ( Radalah matriks korelasi) Penulis menjelaskan bahwa itu LKJcorradalah informasi yang lemah sebelum bekerja sebagai pengatur...
Ketika kita ingin memperkirakan parameter regresi linier, kita membuat persamaan normal sebanyak model linier mengandung jumlah yang tidak diketahui. Mengapa persamaan ini disebut persamaan
Judul mengatakan itu semua. Saya mengerti bahwa Least-Squares dan Maximum-Likelihood akan memberikan hasil yang sama untuk koefisien regresi jika kesalahan model terdistribusi secara normal. Tetapi, apa yang terjadi jika kesalahan tidak terdistribusi secara normal? Mengapa kedua metode ini tidak...
Apakah ada cara untuk mendapatkan skor kepercayaan (kita dapat menyebutnya juga nilai kepercayaan atau kemungkinan) untuk setiap nilai yang diprediksi saat menggunakan algoritma seperti Random Forests atau Extreme Gradient Boosting (XGBoost)? Katakanlah skor kepercayaan ini akan berkisar dari 0...
Saya telah melihat di beberapa titik penggunaan turunan Radon-Nikodym dari satu ukuran probabilitas terhadap yang lain, terutama dalam divergensi Kullback-Leibler, di mana itu adalah turunan dari ukuran probabilitas model untuk beberapa parameter arbitrer sehubungan dengan parameter nyata :θ...
Di halaman wiki mereka , pengembang status Stan: Beberapa prinsip yang tidak kita sukai: invarian, Jeffreys, entropi Sebagai gantinya, saya melihat banyak rekomendasi distribusi normal. Sejauh ini saya menggunakan metode Bayesian yang tidak bergantung pada pengambilan sampel, dan agak senang...
Apakah penaksir Bayes kebal terhadap bias seleksi? Sebagian besar makalah yang membahas estimasi dalam dimensi tinggi, misalnya, seluruh data sekuens genom, akan sering menimbulkan masalah bias seleksi. Bias seleksi muncul dari fakta bahwa, meskipun kami memiliki ribuan calon prediktor, hanya...
Seperti yang saya pahami, k-NN adalah algoritma pelajar yang malas dan tidak membutuhkan fase pelatihan. Jadi mengapa kita perlu menggunakan .fit()sklearn dan apa yang terjadi ketika kita
Berdasarkan dari apa yang telah saya pelajari, kami menggunakan beberapa filter dalam Conv Layer CNN untuk mempelajari berbagai detektor fitur. Tetapi karena filter ini diterapkan dengan cara yang sama (yaitu digeser dan dikalikan dengan wilayah input), bukankah mereka hanya mempelajari parameter...
Saya menerapkan makalah yang cukup populer " MENJELAJAHI DAN MEMANTAU CONTOH ADVERSARIAL " dan di dalam makalah itu, ia melatih fungsi tujuan yang berlawanan. J '' (θ) = αJ (θ) + (1 - α) J '(θ). Ini memperlakukan α sebagai hyperparameter. α dapat 0,1, 0,2, 0,3, dll. Terlepas dari makalah khusus...
(Pertanyaan ini terinspirasi oleh komentar dari Xi'an ini .) Diketahui bahwa jika distribusi sebelumnya tepat dan kemungkinan terdefinisi dengan baik, maka distribusi posterior tepat hampir pasti.π(θ)π(θ)\pi(\theta)L(θ|x)L(θ|x)L(\theta | x)π(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)π(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)\pi(\theta|x)\propto...
Dengan asumsi saya memiliki dua variabel acak non-independen dan saya ingin mengurangi kovarians di antara mereka sebanyak mungkin tanpa kehilangan terlalu banyak "sinyal", apakah itu berarti memusatkan bantuan? Saya membaca di suatu tempat bahwa pemusatan berarti mengurangi korelasi dengan faktor...
Latar Belakang Dalam ilmu komputer, matematika, dan kadang-kadang di bidang lain, contoh "esoteris" tidak hanya menghibur, tetapi juga membantu menggambarkan konsep-konsep tertentu, misalnya: Bogosort dan Slowsort adalah algoritma penyortiran yang sangat tidak efisien yang dapat digunakan untuk...
Saya perlu menganalisis dengan R data dari survei medis (dengan 100+ kolom kode) yang tersedia dalam CSV. Saya akan menggunakan rattle untuk analisis awal tetapi di balik layar masih R. Jika saya membaca.csv () file, kolom dengan kode numerik diperlakukan sebagai data numerik. Saya sadar saya bisa...
Saya mencoba menafsirkan tipe model logistik berikut: mdl <- glm(c(suc,fail) ~ fac1 + fac2, data=df, family=binomial) Apakah output dari predict(mdl)peluang keberhasilan yang diharapkan untuk setiap titik data? Apakah ada cara sederhana untuk menabulasi peluang untuk setiap tingkat faktor...
Jika seseorang menguji asumsi homoskedastisitas, uji parametrik (Uji Bartlett untuk Homogenitas Variansi bartlett.test) , dan non-parametrik (Uji Figner-Killeen untuk Homogenitas Variansi, fligner.test) tersedia. Bagaimana cara mengetahui jenis mana yang digunakan? Haruskah ini tergantung pada...
Buku statistik yang saya baca merekomendasikan omega kuadrat untuk mengukur efek percobaan saya. Saya telah membuktikan menggunakan desain plot terpisah (campuran antara subyek dan desain antara subyek) bahwa faktor dalam subyek saya signifikan secara statistik dengan p <0,001 dan F =...
Saya memeriksa beberapa data cakupan genomik yang pada dasarnya adalah daftar panjang (beberapa juta nilai) bilangan bulat, masing-masing mengatakan seberapa baik (atau "dalam") posisi ini dalam genom tercakup. Saya ingin mencari "lembah" dalam data ini, yaitu daerah yang secara signifikan "lebih...
Pertanyaan: Dengan rantai MCMC 10 dimensi, katakanlah saya siap memberikan Anda sebuah matriks undian: 100.000 iterasi (baris) dengan 10 parameter (kolom), bagaimana cara terbaik saya mengidentifikasi mode posterior? Saya terutama memperhatikan beberapa mode. Latar Belakang:Saya menganggap diri...