Статистика и большие данные

Предположим, у меня есть классификатор (это может быть любой из стандартных классификаторов, таких как дерево решений, случайный лес, логистическая регрессия и т. Д.) Для обнаружения мошенничества с использованием приведенного ниже кода library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # A very basic classifier Say, Y …

11 classification  supervised-learning 

Наш проф не входит в математику или даже геометрическое представление множественной линейной регрессии, и это меня немного смущает. С одной стороны, это все еще называется множественной линейной регрессией, даже в более высоких измерениях. С другой стороны, если мы, например , Y = B 0 + B 1 X 1 + …

11 multiple-regression  high-dimensional 

Как правильно указать разницу в модели различий с данными панели отдельных уровней? Вот установка: Предположим, что у меня есть данные панели индивидуального уровня, встроенные в города за несколько лет, и обработка варьируется в зависимости от года. Формально, пусть будет результатом для индивида в городе и года а будет фиктивной для …

11 econometrics  panel-data  fixed-effects-model  difference-in-difference 

У меня есть получасовые данные о спросе, которые представляют собой многосезонные временные ряды. Я использовал tbatsв forecastпакете в R, и получил результаты , как это: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) Означает ли это, что ряд не обязательно должен использовать преобразование Бокса-Кокса, а термин ошибки - ARMA (5, 4), а …

11 r  time-series  diagnostic  multiple-seasonalities  tbats 

Мне было интересно, есть ли какие-либо методы машинного обучения (без присмотра) для моделирования продольных данных? Я всегда использовал модели со смешанными эффектами (в основном нелинейные), но мне было интересно, есть ли другие способы сделать это (используя машинное обучение). Под машинным обучением я подразумеваю случайный лес, классификацию / кластеризацию, деревья решений …

11 machine-learning  mixed-model 

Я ищу модель между запасами энергии и погодой. У меня есть цена на MWatt, купленная между странами Европы, и много ценностей на погоду (файлы Grib). Каждые часы на срок 5 лет (2011-2015). Цена / день Это в день на один год. У меня это по часам на 5 лет. Пример …

11 time-series  forecasting  predictive-models  modeling  large-data 

Я пытаюсь сделать выбор модели для некоторых кандидатов-предикторов, используя LASSO с непрерывным результатом. Цель состоит в том, чтобы выбрать оптимальную модель с наилучшими показателями прогнозирования, что обычно может быть выполнено путем перекрестной проверки в K-кратном порядке после получения пути решения параметров настройки из LASSO. Проблема здесь заключается в том, что …

11 cross-validation  survey  lasso  glmnet 

Ранее я проходил курс ML, но теперь, когда я работаю над проектами, связанными с ML, я изо всех сил стараюсь его применить. Я уверен, что то, чем я занимаюсь, было исследовано / изучено ранее, но я не могу найти конкретные темы. Все примеры машинного обучения, которые я нахожу в Интернете, …

11 machine-learning  references  train  application 

Я использую прямую связь NN. Я понимаю концепцию, но мой вопрос о весах. Как вы можете их интерпретировать, то есть, что они представляют или как они могут быть устранены (помимо функциональных коэффициентов)? Я нашел то, что называется «пространство весов», но я не совсем уверен, что это значит.

11 neural-networks  weights 

Недавно мы увидели появление остаточной нейронной сети, в которой каждый уровень состоит из вычислительного модуля и ярлыка соединения, которое сохраняет входные данные для уровня, такие как выходные данные i-го уровня: Сеть позволяет извлекать остаточные элементы и обеспечивает более глубокую глубину, в то же время будучи более устойчивой к исчезающей проблеме …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent  residual-networks 

Я читал статью о нормализации партии [1], и в ней был один раздел, где приводится пример, в котором я пытался показать, почему нормализацию следует выполнять осторожно. Я, честно говоря, не могу понять, как работает пример, и мне очень любопытно понять, что они пишут столько, сколько я могу. Сначала позвольте мне …

11 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network 

Я пытаюсь понять и знать, что сообщать из моего анализа некоторых данных с использованием усреднения модели по R. Я использую следующий скрипт для анализа влияния метода измерения на данную переменную: Вот набор данных: https://www.dropbox.com/s/u9un273gzw9o30u/VMT4.csv?dl=0 Модель для установки: LM.1 <- gls(VMTf ~ turn+sex+method, na.action="na.fail", method = "ML",VMT4) полная модель драга require(MuMIn) …

11 r  model-averaging 

Кто-нибудь пытался проверить, дает ли соответствие модели Elastic Net ElasticNetв Scikit-Learn в Python и glmnetR в одном наборе данных одинаковые арифметические результаты? Я экспериментировал со многими комбинациями параметров (поскольку две функции различаются значениями по умолчанию, которые они передают аргументам), а также масштабировал данные, но, похоже, ничто не дает одинаковую модель …

11 machine-learning  scikit-learn  glmnet  elastic-net 

Гауссовский процесс широко используется, особенно в эмуляции. Известно, что вычислительная потребность высока ( ).0 ( н3)0(n3)0(n^3) Что делает их популярными? Каковы их основные и скрытые преимущества? Почему они используются вместо параметрических моделей (под параметрической моделью я подразумеваю типичную линейную регрессию, в которой различные параметрические формы могут использоваться для описания входного …

11 gaussian-process 

Я ищу книгу, которая подробно и подробно освещает теорию вероятностей, но с акцентом на материале, который в основном полезен вне математического факультета. Я слышал, что «Теория вероятностей: исследования и приложения» довольно хороши, но я хотел получить некоторые другие предложения. Например, книга Ахима Кленке - это слишком много для меня ... …

11 probability  self-study  references