Statistiken und Big Data data-augmentation

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Warum gibt es einen Unterschied zwischen der manuellen Berechnung eines Konfidenzintervalls für eine logistische Regression von 95% und der Verwendung der Funktion confint () in R?

Sehr geehrte Damen und Herren, mir ist etwas Merkwürdiges aufgefallen, das ich Ihnen nicht erklären kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der manuelle Ansatz zur Berechnung eines Konfidenzintervalls in einem logistischen Regressionsmodell und die R-Funktion confint()unterschiedliche Ergebnisse liefern. Ich habe die angewandte logistische Regression von Hosmer & Lemeshow (2. Auflage) …

34 r regression logistic confidence-interval profile-likelihood correlation mcmc error mixture measurement data-augmentation r logistic goodness-of-fit r time-series exponential descriptive-statistics average expected-value data-visualization anova teaching hypothesis-testing multivariate-analysis r r mixed-model clustering categorical-data unsupervised-learning r logistic anova binomial estimation variance expected-value r r anova mixed-model multiple-comparisons repeated-measures project-management r poisson-distribution control-chart project-management regression residuals r distributions data-visualization r unbiased-estimator kurtosis expected-value regression spss meta-analysis r censoring regression classification data-mining mixture

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Datenerweiterungstechniken für allgemeine Datensätze?

In vielen Anwendungen des maschinellen Lernens haben die sogenannten Datenerweiterungsmethoden die Erstellung besserer Modelle ermöglicht. Nehmen Sie zum Beispiel einen Trainingssatz mit Bildern von Katzen und Hunden an. Durch Drehen, Spiegeln, Anpassen des Kontrasts usw. ist es möglich, zusätzliche Bilder aus den Originalbildern zu generieren.100100100 Bei Bildern ist die Datenerweiterung …

21 machine-learning predictive-models dataset independence data-augmentation

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Wie wird eine Datenerweiterung und eine Aufteilung der Zugvalidierung durchgeführt?

Ich mache eine Bildklassifizierung mit maschinellem Lernen. Angenommen, ich habe einige Trainingsdaten (Bilder) und teile die Daten in Trainings- und Validierungssätze auf. Außerdem möchte ich die Daten durch zufällige Rotationen und Rauschinjektion erweitern (neue Bilder aus den Originalen erstellen). Die Erweiterung erfolgt offline. Welches ist die richtige Methode zur Datenerweiterung? …

14 machine-learning classification cross-validation dataset data-augmentation

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Datenerweiterungsstrategien für die Zeitreihenprognose

Ich erwäge zwei Strategien zur "Datenerweiterung" bei der Vorhersage von Zeitreihen. Zunächst ein bisschen Hintergrundwissen. Ein Prädiktor zur Vorhersage des nächsten Schritts einer Zeitreihe ist eine Funktion, die typischerweise von zwei Dingen abhängt, den Zeitzuständen vergangener Zeitreihen, aber auch den vergangenen Zuständen des Prädiktors:PPP{Ai}{Ai}\lbrace A_i\rbrace P({Ai≤t−1},PSt−1)P({Ai≤t−1},PSt−1)P(\lbrace A_{i\leq t-1}\rbrace,P_{S_{t-1}}) Wenn wir …

11 time-series data-augmentation

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Kann ein GAN zur Datenerweiterung verwendet werden?

Kann ein generatives kontradiktorisches Netzwerk (GAN) zur Datenerweiterung verwendet werden (dh um synthetische Beispiele zu generieren, die einem Datensatz hinzugefügt werden)? Würde sich dies auf die Leistung eines Modells auswirken, das auf dem erweiterten Datensatz trainiert wurde?

9 machine-learning neural-networks gan data-augmentation

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Datenerweiterung nur für Trainingssätze?

Ist es üblich, die Datenerweiterung nur auf Trainingssätze oder sowohl auf Trainings- als auch auf Testsätze anzuwenden?

9 machine-learning deep-learning regularization data-augmentation

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MCMC und Datenerweiterung

Ich habe mir eine Frage zur MCMC-Datenerweiterung angesehen. Die allgemeine Form der Frage lautet wie folgt: Angenommen, die in einem Prozess gesammelten Daten deuten auf und ein Prior für den Ratenparameter wird als . Die Daten werden in einer typischen Form aufgezeichnet und dargestellt (dh die Anzahl der Vorkommen jedes …

8 self-study mcmc monte-carlo data-augmentation

Als «data-augmentation» getaggte Fragen