Domande taggate «classification»

La classificazione statistica è il problema di identificare la sottopopolazione a cui appartengono le nuove osservazioni, in cui l'identità della sottopopolazione è sconosciuta, sulla base di una serie di dati di formazione contenenti osservazioni di cui è nota la sottopopolazione. Pertanto queste classificazioni mostreranno un comportamento variabile che può essere studiato dalle statistiche.

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Cosa significa che l'AUC è una regola di punteggio semi-corretta?
Una regola di punteggio appropriata è una regola che viene massimizzata da un modello "vero" e non consente "copertura" o gioco del sistema (riportare deliberatamente risultati diversi come è la vera convinzione del modello per migliorare il punteggio). Il punteggio Brier è corretto, l'accuratezza (proporzione classificata correttamente) è impropria e …
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Allenare un campo casuale di Markov di base per classificare i pixel in un'immagine
Sto cercando di imparare come usare Markov Random Fields per segmentare le regioni in un'immagine. Non capisco alcuni dei parametri nell'MRF o perché la massimizzazione delle aspettative che eseguo non riesca a convergere in una soluzione a volte. A partire dal teorema di Bayes, ho p(x|y)=p(y|x)p(x)/p(y)p(x|y)=p(y|x)p(x)/p(y)p(x|y) = p(y|x) p(x) / …
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Nella teoria dell'apprendimento statistico, non c'è un problema di overfitting su un set di test?
Consideriamo il problema relativo alla classificazione del set di dati MNIST. Secondo la pagina MNIST di Yann LeCun , "Ciresan et al." ha ottenuto un tasso di errore dello 0,23% sul set di test MNIST utilizzando la rete neurale convoluzionale. Indichiamo l'allenamento MNIST impostato come , il test MNIST impostato …
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Qual è l'intuizione dietro i campioni scambiabili sotto l'ipotesi nulla?
I test di permutazione (chiamati anche test di randomizzazione, test di ri-randomizzazione o test esatto) sono molto utili e sono utili quando l'assunzione della distribuzione normale richiesta da per esempio t-testnon è soddisfatta e quando la trasformazione dei valori per classifica del test non parametrici come Mann-Whitney-U-testquesto porterebbero alla perdita …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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