Statistiche e Big Data

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Qual è Thompson Sampling in parole povere?

Non riesco a capire Thompson Sampling e come funziona. Stavo leggendo del Multi Arm Bandit e dopo aver letto l'algoritmo legato alla confidenza superiore, molti testi hanno suggerito che Thompson Sampling funziona meglio di UCB. Che cos'è Thompson Sampling, in parole povere o in parole povere? Sentiti libero di fornire …

14 machine-learning definition multiarmed-bandit

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Quali metodi statistici ci sono per raccomandare un film come su Netflix?

Sto cercando di implementare un modello dinamico per raccomandare un film a un utente. La raccomandazione dovrebbe essere aggiornata ogni volta che l'utente guarda un film o lo valuta. Per semplicità, sto pensando di prendere in considerazione due fattori: le valutazioni passate di altri film da parte dell'utente il tempo …

14 machine-learning recommender-system dynamic-regression

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Come trovare la modalità di una funzione di densità di probabilità?

Ispirato dall'altra mia domanda , vorrei chiederti come si trova la modalità di una funzione di densità di probabilità (PDF) di una funzione ?f(x)f(x)f(x) Esiste una procedura "ricettario" per questo? Apparentemente, questo compito è molto più difficile di quanto sembri inizialmente.

14 pdf function mode shortest-half

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In un GLM, la probabilità di log del modello saturo è sempre zero?

Come parte dell'output di un modello lineare generalizzato, la deviazione nulla e residua vengono utilizzate per valutare il modello. Vedo spesso le formule per queste quantità espresse in termini di probabilità logaritmica del modello saturo, ad esempio: /stats//a/113022/22199 , Regressione logistica: come ottenere un modello saturo Il modello saturo, per …

14 regression generalized-linear-model deviance log-likelihood

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Output della previsione della regressione logistica

Ho creato una regressione logistica utilizzando il seguente codice: full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) Ho quindi usato l'output per creare un modello finale: final.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg + IP_util_E2_m02_flg + AE_NumVisit1_flg + OP_NumVisit1_m01_flg + IP_TotLoS_m02 + Ft1_45 + …

14 r probability logistic

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Esempio di distribuzione dalla coda pesante che non è a coda lunga

Dalle letture sulle distribuzioni a coda lunga e lunga, ho capito che tutte le distribuzioni a coda lunga sono a coda pesante , ma non tutte le distribuzioni a coda lunga sono a coda lunga . Qualcuno potrebbe fornire un esempio di: una funzione di densità continua, simmetrica, a media …

14 distributions heavy-tailed

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Addestra una rete neurale per distinguere tra numeri pari e dispari

Domanda: è possibile addestrare un NN a distinguere tra numeri pari e dispari solo usando come input i numeri stessi? Ho il seguente set di dati: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 Ho addestrato un NN …

14 machine-learning classification categorical-data neural-networks genetic-algorithms

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L'entropia differenziale è sempre inferiore all'infinito?

Per una variabile casuale continua arbitraria, diciamo , la sua entropia differenziale è sempre inferiore a ∞ ? (Va bene se è - ∞ .) In caso contrario, qual è la condizione necessaria e sufficiente per essere inferiore a ∞ ?XXX∞∞\infty−∞−∞-\infty∞∞\infty

14 entropy information-theory maximum-entropy

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Differenza tra statsmodel OLS e regressione lineare di scikit

Ho una domanda su due metodi diversi da diverse librerie che sembra fare lo stesso lavoro. Sto cercando di creare un modello di regressione lineare. Ecco il codice che utilizzo la libreria statsmodel con OLS: X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=1) x_train = sm.add_constant(X_train) model = sm.OLS(y_train, …

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R: funzione glm con specifica famiglia = "binomiale" e "peso"

Sono molto confuso da come funziona il peso in glm con family = "binomial". Nella mia comprensione, la probabilità del glm con la famiglia = "binomiale" è specificata come segue: dove è la "proporzione di successo osservato" e è il numero noto di prove.ynf( y) = ( nn y) pn …

14 r logistic generalized-linear-model binomial weighted-regression

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Precisione = 1- tasso di errore del test

Mi scuso se questa è una domanda molto ovvia, ma ho letto vari post e non riesco a trovare una buona conferma. Nel caso della classificazione, l' accuratezza di un classificatore è = 1- tasso di errore del test ? Ottengo che la precisione è , ma la mia domanda …

14 classification terminology accuracy

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Libro di testo per econometria bayesiana

Sto cercando un libro di testo teoricamente rigoroso sull'econometria bayesiana, assumendo una solida conoscenza dell'econometria frequentista. Vorrei suggerire un lavoro per risposta, in modo che le raccomandazioni possano essere votate su o giù individualmente.

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Esistono algoritmi di clustering non basati sulla distanza?

Sembra che per K-medie e altri algoritmi correlati, il clustering si basa sul calcolo della distanza tra i punti. Ce n'è uno che funziona senza di essa?

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Come interpretare le stime dei parametri nei risultati GLM di Poisson [chiuso]

Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 5 anni fa . Call: glm(formula = darters ~ river + pH + temp, family = poisson, data = darterData) Deviance …

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Qual è il nome di questo diagramma usando le linee verticali per mostrare una distribuzione?

Esiste un nome ufficiale per questa trama estremamente semplice, in cui le linee verticali indicano la distribuzione di alcuni campioni in un intervallo?

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