Statistiken und Big Data computational-statistics

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Algebraische Klassifikatoren, weitere Informationen?

Ich habe algebraische Klassifikatoren gelesen : einen generischen Ansatz für schnelle Kreuzvalidierung, Online-Training und paralleles Training und war von der Leistung der abgeleiteten Algorithmen begeistert. Es scheint jedoch, dass es jenseits von Naive Bayes (und GBMs) nicht viele Algorithmen gibt, die an das Framework angepasst sind. Gibt es andere Papiere, …

9 cross-validation references random-forest computational-statistics naive-bayes

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Wie wird aus der diskreten Verteilung auf die nicht negativen ganzen Zahlen abgetastet?

Ich habe die folgende diskrete Verteilung, wobei bekannte Konstanten sind:α , βα,β\alpha,\beta p ( x ; α , β) = Beta ( α + 1 , β+ x )Beta ( α , β)für x = 0 , 1 , 2 , …p(x;α,β)=Beta(α+1,β+x)Beta(α,β)for x=0,1,2,… p(x;\alpha,\beta) = \frac{\text{Beta}(\alpha+1, \beta+x)}{\text{Beta}(\alpha,\beta)} \;\;\;\;\text{for } x …

9 sampling mcmc computational-statistics importance-sampling rejection-sampling

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Mathematikas Zufallszahlengenerator, der von der Binomialwahrscheinlichkeit abweicht?

Nehmen wir also an, Sie werfen 10 Mal eine Münze und nennen diese 1 "Ereignis". Wenn Sie 1.000.000 dieser "Ereignisse" ausführen, wie hoch ist der Anteil der Ereignisse mit Köpfen zwischen 0,4 und 0,6? Die Binomialwahrscheinlichkeit würde bedeuten, dass dies ungefähr 0,65 ist, aber mein Mathematica-Code sagt mir ungefähr 0,24 …

9 computational-statistics mathematica

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Erkennung von Zeitreihenanomalien mit Python

Ich muss die Anomalieerkennung für mehrere Zeitreihendatensätze implementieren. Ich habe das noch nie gemacht und hoffte auf einen Rat. Ich bin mit Python sehr vertraut, daher würde ich es vorziehen, wenn die Lösung darin implementiert wird (der größte Teil meines Codes ist Python für andere Teile meiner Arbeit). Beschreibung der …

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Wie finde ich optimale Werte für die Abstimmungsparameter beim Boosten von Bäumen?

Mir ist klar, dass das Boosting-Tree-Modell 3 Tuning-Parameter enthält, d. H. die Anzahl der Bäume (Anzahl der Iterationen) Schrumpfungsparameter Anzahl der Teilungen (Größe der einzelnen Bäume) Meine Frage ist: Wie soll ich für jeden der Abstimmungsparameter den optimalen Wert finden? Und welche Methode? Beachten Sie Folgendes: Der Parameter für die …

9 machine-learning cross-validation computational-statistics boosting gbm

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Wie kann ich eine Schätzung der posterioren Dichte aus einem Prior und einer Wahrscheinlichkeit berechnen?

Ich versuche zu verstehen, wie man den Bayes'schen Satz verwendet, um einen Posterior zu berechnen, aber ich bleibe beim Berechnungsansatz hängen, z. B. im folgenden Fall ist mir nicht klar, wie man das Produkt aus dem Prior und der Wahrscheinlichkeit nimmt und dann den berechnet hintere: In diesem Beispiel bin …

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Vorteil mehrerer Simulationen im altmodischen Monte Carlo?

Der Geist dieser Frage kommt von "Ordinary Monte Carlo", auch bekannt als "gutes altmodisches Monte Carlo". Angenommen, ich habe eine Zufallsvariable mitμ : = E [ X ]X.XX μ : = E.[ X.]]σ2: = V.a r [ X.]]μ:=E[X]σ2:=Var[X]\mu := E[X]\\ \sigma^2:=Var[X] Beide sind unbekannte Werte, da die Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion von unbekannt …

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Nichtparametrisches Mischungsmodell und Cluster

Ich habe eine Frage zu Clustern, die ich mit einem nichtparametrischen Mischungsansatz behandeln möchte (glaube ich). Ich arbeite an der Erklärung des menschlichen Verhaltens. Jede Zeile meiner Datenbank enthält: die ID von jemandem einige Parameter der Umgebung X (Beispiel: Temperatur, Wind usw.) eine binäre Variable Y , die die Reaktion …

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Wie kann man zwei Algorithmen in drei Datensätzen bei der Auswahl und Klassifizierung von Features statistisch vergleichen?

Problemhintergrund: Im Rahmen meiner Forschung habe ich zwei Algorithmen geschrieben, mit denen eine Reihe von Merkmalen aus einem Datensatz ausgewählt werden können (Genexpressionsdaten von Krebspatienten). Diese Merkmale werden dann getestet, um festzustellen, wie gut sie eine unsichtbare Probe entweder als Krebs oder als Nichtkrebs klassifizieren können. Für jeden Lauf des …

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Bootstrap vs numerische Integration

Mein Verständnis des Bootstrap-Ansatzes basiert auf Wassermans Framework (fast wörtlich): Sei eine Statistik ( ist die aus der Verteilung gezogene iid-Stichprobe ). Angenommen , wir schätzen möchten - die Varianz der gegeben .X i F V F ( T n ) T n FT.n= g( X.1, . . . , …

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Symbolische Computeralgebra für Statistiken

Welche Funktionen sollten in einem CAS vorhanden sein , der speziell auf Statistik ausgerichtet ist? Symbolische Algebra-Systeme wie Mathematica und Maple werden häufig für Kalkül-, Logik- und Physikprobleme verwendet, jedoch nur selten für Statistiken. Warum ist das? Welche statistischen Konstrukte könnten einem symbolischen Algebra-System hinzugefügt werden, um seine Verwendung in …

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Unterschied zwischen "Computerstatistik" und "Statistisches Rechnen"?

Aus dem Handbuch der Computerstatistik von Gentle et al . Wir verwenden den Begriff "statistisches Rechnen" , um die Berechnungsmethoden zu bezeichnen, die statistische Methoden ermöglichen. Das statistische Rechnen umfasst numerische Analysen, Datenbankmethoden, Computergrafiken, Software-Engineering und die Schnittstelle zwischen Computer und Mensch. Wir verwenden den Begriff „Computerstatistik“ etwas weiter gefasst, …

7 terminology computational-statistics

Als «computational-statistics» getaggte Fragen