Domande taggate «distance»

Misura della distanza tra distribuzioni o variabili, come la distanza euclidea tra punti nello spazio n.

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Un esempio: regressione di LASSO utilizzando glmnet per il risultato binario
Sto iniziando a dilettarsi con l'uso di glmnetcon LASSO Regressione dove il mio risultato di interesse è dicotomica. Di seguito ho creato un piccolo frame di dati finti: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Esegui il clustering di K-medie (o dei suoi parenti stretti) con solo una matrice di distanza, non dati punto per caratteristica
Voglio eseguire il clustering dei mezzi K sugli oggetti che ho, ma gli oggetti non sono descritti come punti nello spazio, cioè per objects x featuresset di dati. Tuttavia, sono in grado di calcolare la distanza tra due oggetti qualsiasi (si basa su una funzione di somiglianza). Quindi, dispongo della …
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Distribuzione della differenza tra due distribuzioni normali
Ho due funzioni di densità di probabilità delle distribuzioni normali: f1(x1|μ1,σ1)=1σ12π−−√e−(x−μ1)22σ21f1(x1|μ1,σ1)=1σ12πe−(x−μ1)22σ12f_1(x_1 \; | \; \mu_1, \sigma_1) = \frac{1}{\sigma_1\sqrt{2\pi} } \; e^{ -\frac{(x-\mu_1)^2}{2\sigma_1^2} } e f2( x2|μ2, σ2) = 1σ22 π--√e- ( x - μ2)22 σ22f2(x2|μ2,σ2)=1σ22πe−(x−μ2)22σ22f_2(x_2 \; | \; \mu_2, \sigma_2) = \frac{1}{\sigma_2\sqrt{2\pi} } \; e^{ -\frac{(x-\mu_2)^2}{2\sigma_2^2} } Sto cercando la …
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Perché i dati misti sono un problema per gli algoritmi di clustering basati su euclidi?
La maggior parte degli algoritmi classici di riduzione del clustering e della dimensionalità (clustering gerarchico, analisi dei componenti principali, k-media, mappe autoorganizzanti ...) sono progettati specificamente per i dati numerici e i loro dati di input sono visti come punti in uno spazio euclideo. Questo è ovviamente un problema, dato …
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Distanze Mahalanobis a coppie
Devo calcolare la distanza di Mahalanobis del campione in R tra ogni coppia di osservazioni in una matrice di covariate. Ho bisogno di una soluzione efficiente, ovvero vengono calcolate solo distanze, e preferibilmente implementate in C / RCpp / Fortran ecc. Suppongo che , la matrice di covarianza della popolazione, …
18 r  algorithms  distance 
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Calcola in pratica la divergenza di Kullback-Leibler?
Sto usando KL Divergence come misura di dissomiglianza tra 2 p.m.f.p.m.f.p.m.f. PPP e QQQ . =-∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))DKL(P||Q)=∑i=1Nln(PiQi)PiDKL(P||Q)=∑i=1Nln⁡(PiQi)PiD_{KL}(P||Q) = \sum_{i=1}^N \ln \left( \frac{P_i}{Q_i} \right) P_i =−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=-\sum P(X_i)ln\left(Q(X_i)\right) + \sum P(X_i)ln\left(P(X_i)\right) Se allora possiamo facilmente calcolare che P ( X i ) l n ( Q ( X i ) ) = 0 …
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