Pertanyaan yang diberi tag self-study

9
Bagaimana cara menafsirkan kurva survival model bahaya Cox?

Bagaimana Anda menginterpretasikan kurva survival dari model hazard proporsional cox? Dalam contoh mainan ini, anggaplah kita memiliki model hazard proporsional cox pada agevariabel dalam kidneydata, dan menghasilkan kurva survival. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age,...

r survival cox-model likelihood machine-learning deep-learning generative-models machine-learning reinforcement-learning q-learning regression multicollinearity convergence beta-distribution bernoulli-distribution machine-learning self-study pattern-recognition neural-networks stochastic-processes linear
9
Analisis Diskriminan Linier untuk

Saya sedang belajar 'Pengantar Pembelajaran Statistik' oleh James, Witten, Hastie, Tibshirani. Di halaman 139, dari buku mereka, mereka mulai dengan memperkenalkan Teorema Bayes pk(X)=P(Y=k|X=x)=πkfk(x)∑kl=1πlfl(x)pk(X)=P(Y=k|X=x)=πkfk(x)∑l=1kπlfl(x)p_k(X)=P(Y=k|X=x) =

self-study classification
9
Model pembelajaran dalam mana yang dapat mengklasifikasikan kategori yang tidak eksklusif satu sama lain

Contoh: Saya memiliki kalimat dalam deskripsi pekerjaan: "Java senior engineer in UK". Saya ingin menggunakan model pembelajaran yang mendalam untuk memperkirakannya sebagai 2 kategori: English dan IT jobs. Jika saya menggunakan model klasifikasi tradisional, hanya dapat memprediksi 1 label dengan...

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
9
Membiarkan

Saya belajar mandiri pada teori model linier sekarang, dan satu hal yang saya temukan mengejutkan adalah meskipun didefinisikan untuk vektor acak , tidak disebutkan lagi momen-momen selanjutnya selain matriks kovarians.E[Y]E[Y]\mathbb{E}[\mathbf{Y}]Y=⎡⎣⎢⎢⎢⎢y1y2⋮yn⎤⎦⎥⎥⎥⎥Y=[y1y2⋮yn]\mathbf{Y} =...

self-study moments
9
Bagaimana membuktikan bahwa

Saya telah mencoba untuk membangun ketidaksetaraan |Ti|=∣∣Xi−X¯∣∣S≤n−1n−−√|Ti|=|Xi−X¯|S≤n−1n\left| T_i \right|=\frac{\left|X_i -\bar{X} \right|}{S} \leq\frac{n-1}{\sqrt{n}} di mana adalah mean sampel dan standar deviasi sampel, yaitu

self-study descriptive-statistics bounds
9
Mengubah Statistik Pesanan

X1,...,XnX1,...,XnX_1, ... , X_nY1,...,YnY1,...,YnY_1, ..., Y_nU(0,a)U(0,a)U(0,a)Zn=nlogmax(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Zn=nlog⁡max(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Z_n= n\log\frac{\max(Y_{(n)},X_{(n)})}{\min(Y_{(n)},X_{(n)})}Exp(1)Exp(1)\text{Exp}(1) Saya telah memulai masalah ini dengan mengatur Kemudian...

self-study data-transformation order-statistics