Statistik dan Big Data predictive-models

2

Dalam kesimpulan Bayesian, mengapa beberapa istilah dijatuhkan dari prediksi posterior?

Dalam analisis Konjugat Bayesian Kevin Murphy tentang distribusi Gaussian , ia menulis bahwa distribusi prediktif posterior adalah p(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθp(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθ p(x \mid D) = \int p(x \mid \theta) p(\theta \mid D) d \theta di mana DDD adalah data yang sesuai dengan model dan xxx adalah data yang tidak terlihat. Apa yang saya …

12 bayesian predictive-models inference posterior

1

Interpretasi dari koefisien regresi LASSO

Saat ini saya sedang mengerjakan pembuatan model prediksi untuk hasil biner pada dataset dengan ~ 300 variabel dan 800 pengamatan. Saya telah membaca banyak di situs ini tentang masalah yang terkait dengan regresi bertahap dan mengapa tidak menggunakannya. Saya telah membaca regresi LASSO dan kemampuannya untuk pemilihan fitur dan telah …

12 multiple-regression predictive-models interpretation regression-coefficients lasso

4

Mendapatkan nilai awal yang benar untuk model nls di R

Saya mencoba menyesuaikan model hukum kekuasaan yang sederhana dengan kumpulan data yaitu sebagai berikut: mydf: rev weeks 17906.4 1 5303.72 2 2700.58 3 1696.77 4 947.53 5 362.03 6 Tujuannya adalah untuk melewati saluran listrik dan menggunakannya untuk memprediksi revvlaues untuk minggu mendatang. Banyak penelitian telah membawa saya ke nlsfungsi, …

12 r predictive-models nonlinear-regression power-law nls

1

Mengapa Netflix akan beralih dari sistem peringkat bintang lima ke sistem suka / tidak suka?

Netflix digunakan untuk mendasarkan sarannya pada peringkat yang dikirimkan pengguna dari film / acara lain. Sistem peringkat ini memiliki lima bintang. Sekarang, Netflix memungkinkan pengguna untuk menyukai / tidak suka (acungan jempol / jempol) film / pertunjukan. Mereka mengklaim lebih mudah untuk menilai film. Bukankah klasifikasi 2 arah ini secara …

11 variance predictive-models prediction

1

Bagaimana menafsirkan hasil ketika ridge dan laso secara terpisah berkinerja baik tetapi menghasilkan koefisien yang berbeda

Saya menjalankan model regresi baik dengan Lasso dan Ridge (untuk memprediksi variabel hasil diskrit mulai dari 0-5). Sebelum menjalankan model, saya menggunakan SelectKBestmetode scikit-learnuntuk mengurangi set fitur dari 250 menjadi 25 . Tanpa pemilihan fitur awal, Lasso dan Ridge menghasilkan skor akurasi yang lebih rendah [yang mungkin disebabkan oleh ukuran …

11 regression predictive-models feature-selection lasso ridge-regression

1

Kapan saya harus berhenti mencari model?

Saya mencari model antara stockprices energi dan cuaca. Saya memiliki harga MWatt yang dibeli antara negara-negara Eropa, dan banyak nilai pada cuaca (file Grib). Setiap jam dalam jangka waktu 5 tahun (2011-2015). Harga / hari Ini per hari selama satu tahun. Saya memiliki ini per jam pada 5 tahun. Contoh …

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

3

Regresi dengan data miring

Mencoba menghitung jumlah kunjungan dari demografi dan layanan. Data sangat miring. Histogram: plot qq (kiri adalah log): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) citydan servicemerupakan variabel faktor. Saya mendapatkan nilai p rendah *** untuk semua variabel, tapi saya juga mendapatkan r-kuadrat rendah 0,05. Apa yang harus saya lakukan? Apakah model …

11 regression multiple-regression predictive-models exponential qq-plot

2

Pohon Keputusan dan Regresi - Dapatkah nilai prediksi berada di luar kisaran data pelatihan?

Dalam hal pohon keputusan, dapatkah nilai yang diprediksi berada di luar kisaran data pelatihan? Sebagai contoh, jika rentang set data pelatihan dari variabel target adalah 0-100, ketika saya membuat model dan menerapkannya pada hal lain, dapatkah nilai saya menjadi -5? atau 150? Mengingat bahwa pemahaman saya tentang regresi pohon keputusan …

11 regression predictive-models random-forest cart

3

Sumber daya untuk mempelajari teknik berbagai sasaran?

Saya mencari sumber daya (buku, catatan kuliah, dll.) Tentang teknik yang dapat menangani data yang memiliki banyak target (Contoh: tiga variabel dependen: 2 diskrit dan 1 kontinu). Apakah ada yang punya sumber daya / pengetahuan tentang ini? Saya tahu bahwa dimungkinkan untuk menggunakan jaringan saraf untuk ini.

11 regression machine-learning predictive-models references

1

Metrik evaluasi prediksi untuk data panel / longitudinal

Saya ingin mengevaluasi beberapa model berbeda yang memberikan prediksi perilaku di tingkat bulanan. Data seimbang, dan 100.000 dan 12. Hasilnya menghadiri konser di bulan tertentu, jadi nol untuk ~ 80% dari orang-orang di bulan apa pun, tetapi ada ekor panjang yang benar dari pengguna berat. Prediksi yang saya miliki tampaknya …

11 repeated-measures predictive-models stata panel-data validation

2

Apakah ada overfitting dalam pendekatan modellng ini

Baru-baru ini saya diberitahu bahwa proses yang saya ikuti (komponen dari Tesis MS) dapat dilihat sebagai terlalu pas. Saya mencari untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang ini dan melihat apakah orang lain setuju. Tujuan dari makalah ini adalah untuk Bandingkan kinerja Gradient Boosted Regression Trees terhadap Random Forests pada …

11 machine-learning data-mining predictive-models

3

Bagaimana bandar taruhan memilih peluang pembukaan mereka?

Saya tahu bahwa bandar taruhan menyesuaikan peluang mereka untuk memaksimalkan perolehan, memperkirakan probabilitas volume uang yang ditempatkan di setiap hasil. Bagaimana bandar taruhan memilih peluang pembukaan mereka?

11 predictive-models

1

Interval kepercayaan untuk perbedaan dalam deret waktu

Saya memiliki model stokastik yang digunakan untuk mensimulasikan deret waktu dari beberapa proses. Saya tertarik pada efek mengubah satu parameter ke nilai tertentu dan ingin menunjukkan perbedaan antara deret waktu (katakanlah model A dan model B) dan semacam interval kepercayaan berbasis simulasi. Saya hanya menjalankan banyak simulasi dari model A …

11 time-series predictive-models markov-process

1

Memprediksi proses memori panjang

Saya sedang bekerja dengan proses dua keadaan dengan di untukxtxtx_t{1,−1}{1,−1}\{1, -1\}t=1,2,…t=1,2,…t = 1, 2, \ldots Fungsi autokorelasi merupakan indikasi dari suatu proses dengan memori panjang, yaitu menampilkan pembusukan hukum daya dengan eksponen <1. Anda dapat mensimulasikan seri yang serupa dalam R dengan: > library(fArma) > x<-fgnSim(10000,H=0.8) > x<-sign(x) > acf(x) …

11 time-series predictive-models autocorrelation

2

Apa intuisi di balik jaringan saraf berulang Long Short Term Memory (LSTM)?

Gagasan di balik Jaringan Syaraf Berulang (RNN) jelas bagi saya. Saya memahaminya dengan cara berikut: Kami memiliki urutan pengamatan ( ) (atau, dengan kata lain, deret waktu multivarian). Setiap pengamatan tunggal adalah vektor numerik dimensi. Di dalam model-RNN kita mengasumsikan bahwa pengamatan selanjutnya adalah fungsi dari pengamatan sebelumnya serta "keadaan …

11 time-series neural-networks predictive-models intuition rnn

Pertanyaan yang diberi tag «predictive-models»