Domande taggate «matlab»

Sto lavorando ad alcuni dati sintatici per il modello Error In Variable per alcune ricerche. Attualmente ho una singola variabile indipendente e presumo di conoscere la varianza per il valore reale della variabile dipendente. Quindi, con queste informazioni, posso ottenere uno stimatore imparziale per il coefficiente della variabile dipendente. Il …

13 regression  matlab  unbiased-estimator  errors-in-variables 

Sto cercando di scrivere la mia funzione per l'analisi dei componenti principali, PCA (ovviamente ce ne sono già molti scritti ma sono solo interessato a implementare cose da solo). Il problema principale che ho riscontrato è la fase di convalida incrociata e il calcolo della somma dei quadrati prevista (PRESS). …

13 pca  cross-validation  matlab 

Esiste un modo per eseguire la regressione del processo gaussiana sull'output multidimensionale (possibilmente correlato) utilizzando GPML ? Nello script demo ho trovato solo un esempio 1D. Una domanda simile sul CV che affronta il caso di input multidimensionali. Ho esaminato il loro libro per vedere se riuscivo a trovare qualcosa. …

13 regression  machine-learning  matlab  gaussian-process  nonparametric-bayes 

Ho un set di dati molto grande e mancano circa il 5% di valori casuali. Queste variabili sono correlate tra loro. Il seguente set di dati R è solo un esempio di giocattolo con dati correlati fittizi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Dato un set di dati: x <- c(4.9958942,5.9730174,9.8642732,11.5609671,10.1178216,6.6279774,9.2441754,9.9419299,13.4710469,6.0601435,8.2095239,7.9456672,12.7039825,7.4197810,9.5928275,8.2267352,2.8314614,11.5653497,6.0828073,11.3926117,10.5403929,14.9751607,11.7647580,8.2867261,10.0291522,7.7132033,6.3337642,14.6066222,11.3436587,11.2717791,10.8818323,8.0320657,6.7354041,9.1871676,13.4381778,7.4353197,8.9210043,10.2010750,11.9442048,11.0081195,4.3369520,13.2562675,15.9945674,8.7528248,14.4948086,14.3577443,6.7438382,9.1434984,15.4599419,13.1424011,7.0481925,7.4823108,10.5743730,6.4166006,11.8225244,8.9388744,10.3698150,10.3965596,13.5226492,16.0069239,6.1139247,11.0838351,9.1659242,7.9896031,10.7282936,14.2666492,13.6478802,10.6248561,15.3834373,11.5096033,14.5806570,10.7648690,5.3407430,7.7535042,7.1942866,9.8867927,12.7413156,10.8127809,8.1726772,8.3965665) .. Vorrei determinare la distribuzione di probabilità più adatta (gamma, beta, normale, esponenziale, poisson, chi-quadrato, ecc.) Con una stima dei parametri. Sono già a conoscenza della domanda sul seguente link, in cui viene fornita una soluzione utilizzando R: /programming/2661402/given-a-set-of-random-numbers-drawn-from-a- distribuzione-univariata-continua-f la migliore …

12 r  matlab  distributions 

Ho un incarico di data mining in cui realizzo un sistema di recupero di immagini basato sul contenuto. Ho 20 immagini di 5 animali. Quindi in totale 100 immagini. Il mio sistema restituisce le 10 immagini più rilevanti in un'immagine di input. Ora devo valutare le prestazioni del mio sistema …

12 data-mining  matlab  precision-recall  curves  computer-vision 

Volevo capire meglio il test esatto del pescatore, quindi ho escogitato il seguente esempio di giocattolo, dove f e m corrispondono a maschio e femmina e n e y corrispondono a "consumo di soda" in questo modo: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Ovviamente, questa è …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Attualmente lavora in Octave, ma a causa della scarsa documentazione i progressi sono molto lenti. Quale lingua è facile da imparare e usare e ben documentata per risolvere i problemi di apprendimento automatico? Sto cercando di prototipare su un piccolo set di dati (migliaia di esempi), quindi la velocità non …

12 r  machine-learning  matlab  software  python 

Ho già letto tutte le pagine di questo sito cercando di trovare la risposta al mio problema, ma nessuno sembra essere quello giusto per me ... Innanzitutto ti spiego il tipo di dati con cui sto lavorando ... Diciamo che ho un vettore array con diversi nomi di città, uno …

12 correlation  matlab  ordinal-data  categorical-data  continuous-data 

Ho un set di dati composto da 717 osservazioni (righe) che sono descritte da 33 variabili (colonne). I dati sono standardizzati assegnando un punteggio z a tutte le variabili. Non esistono due variabili che dipendono linearmente ( ). Ho anche rimosso tutte le variabili con varianza molto bassa (inferiore a …

11 matlab  factor-analysis  covariance  covariance-matrix 

Sto lavorando a un problema di classificazione che calcola una metrica di somiglianza tra due immagini radiografiche di input. Se le immagini sono della stessa persona (etichetta di "destra"), verrà calcolata una metrica più alta; l'immissione di immagini di due persone diverse (etichetta "errata") comporterà una metrica inferiore. Ho usato …

11 classification  confidence-interval  cross-validation  matlab 

Ho dei campioni di due classi che sono vettori nello spazio ad alta dimensione e voglio tracciarli in 2D o 3D. Conosco le tecniche di riduzione della dimensionalità, ma ho bisogno di uno strumento davvero semplice e facile da usare (in matlab, python o .exe preconfigurato). Inoltre mi chiedo se …

11 data-visualization  matlab  python  dimensionality-reduction 

Ho alcune osservazioni e voglio imitare il campionamento basato su queste osservazioni. Qui considero un modello non parametrico, in particolare, uso il smoothing del kernel per stimare un CDF dalle osservazioni limitate, quindi disegno valori casuali dal CDF ottenuto. Il seguente è il mio codice (l'idea è di ottenere casualmente …

10 sampling  matlab  kernel-smoothing  density-estimation 

Ho un GLMM del modulo: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), ottengo risultati diversi rispetto a quelli che utilizzo Anova(model, type="III")dal pacchetto auto o summary(model). Questi ultimi due danno le stesse risposte. Usando un mucchio di dati fabbricati, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Sto cercando di applicare l'idea di informazioni reciproche per la selezione delle funzioni, come descritto in queste note di lezione (a pagina 5). La mia piattaforma è Matlab. Un problema che riscontro nel calcolo delle informazioni reciproche da dati empirici è che il numero è sempre distorto verso l'alto. Ho …

10 matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information