Statistiche e Big Data

Domande e risposte per le persone interessate alle statistiche, all'apprendimento automatico, all'analisi dei dati, al data mining e alla visualizzazione dei dati

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Comprensione dell'hashing delle funzionalità
Wikipedia fornisce l'esempio seguente quando si descrive l' hash delle funzionalità ; ma la mappatura non sembra coerente con il dizionario definito Ad esempio, todovrebbe essere convertito in 3base al dizionario, ma è codificato come 1invece. C'è un errore nella descrizione? Come funziona l'hash delle caratteristiche? I testi: John likes …
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Ridimensionamento (funzionalità) degli alberi decisionali e normalizzazione (ottimizzazione) delle variabili (funzione) richiesti in quali implementazioni?
In molti algoritmi di machine learning, il ridimensionamento delle funzioni (noto anche come ridimensionamento variabile, normalizzazione) è un passaggio di preprocessamento comune Wikipedia - Ridimensionamento delle funzionalità - questa domanda era vicina Domanda n. 41704 - Come e perché funzionano la normalizzazione e il ridimensionamento delle funzioni? Ho due domande …
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Spiegazione dei filtri Kalman nei modelli dello spazio degli stati
Quali sono i passaggi coinvolti nell'uso dei filtri Kalman nei modelli dello spazio degli stati? Ho visto un paio di formulazioni diverse , ma non sono sicuro dei dettagli. Ad esempio, Cowpertwait inizia con questo insieme di equazioni: θt=Gtθt-1+wtyt=F′tθt+vtyt=Ft′θt+vty_{t} = F^{'}_{t}\theta_{t}+v_{t} θt=Gtθt−1+wtθt=Gtθt−1+wt\theta_{t} = G_{t}\theta_{t-1}+w_{t} dove e , sono le nostre …
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L'ANOVA a due vie è appropriato?
Questa è la descrizione del mio studio. Sto sperimentando tre piante: A, B e C. Queste piante dovrebbero ridurre la glicemia nei pazienti diabetici. Voglio determinare quale di queste tre piante ha un effetto più lungo sulla riduzione della glicemia dopo una singola somministrazione nei topi. Questo viene fatto misurando …
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PyMC per clustering non parametrico: il processo di Dirichlet per stimare i parametri della miscela gaussiana non riesce a raggrupparsi
Impostazione del problema Uno dei primi problemi con i giocattoli a cui volevo applicare PyMC è il clustering non parametrico: dati alcuni dati, modello come una miscela gaussiana e apprendimento del numero di cluster, media e covarianza di ciascun cluster. La maggior parte di ciò che so di questo metodo …
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Ha senso calcolare gli intervalli di confidenza e verificare le ipotesi quando sono disponibili dati di tutta la popolazione?
Ha senso calcolare gli intervalli di confidenza e verificare le ipotesi quando sono disponibili i dati dell'intera popolazione? A mio avviso, la risposta è no, dal momento che possiamo calcolare accuratamente i veri valori dei parametri. Ma allora, qual è la proporzione massima di dati dalla popolazione originale che ci …
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Modelli flessibili e non flessibili nell'apprendimento automatico
Mi sono imbattuto in una semplice domanda sul confronto tra modelli flessibili (ad esempio spline) e modelli non flessibili (ad esempio regressione lineare) in diversi scenari. La domanda è: In generale, prevediamo che le prestazioni di un metodo di apprendimento statistico flessibile funzionino meglio o peggio di un metodo non …
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