Als «matlab» getaggte Fragen

Ich arbeite an einigen syntaktischen Daten für das Error-In-Variable-Modell für einige Untersuchungen. Derzeit habe ich eine einzige unabhängige Variable und gehe davon aus, dass ich die Varianz für den wahren Wert der abhängigen Variablen kenne. Mit diesen Informationen kann ich also einen unverzerrten Schätzer für den Koeffizienten der abhängigen Variablen …

13 regression  matlab  unbiased-estimator  errors-in-variables 

Ich versuche, meine eigene Funktion für die Hauptkomponentenanalyse, PCA, zu schreiben (natürlich ist bereits viel geschrieben, aber ich bin nur daran interessiert, Dinge selbst zu implementieren). Das Hauptproblem, auf das ich gestoßen bin, ist der Kreuzvalidierungsschritt und die Berechnung der vorhergesagten Quadratsumme (PRESS). Es spielt keine Rolle, welche Kreuzvalidierung ich …

13 pca  cross-validation  matlab 

Gibt es eine Möglichkeit, eine Gaußsche Prozessregression für mehrdimensionale Ausgaben (möglicherweise korreliert) mithilfe von GPML durchzuführen ? Im Demo-Skript konnte ich nur ein 1D-Beispiel finden. Eine ähnliche Frage zum Lebenslauf, die sich mit mehrdimensionalen Eingaben befasst. Ich ging ihr Buch durch, um zu sehen, ob ich etwas finden konnte. Im …

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

Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep …

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 

Gegeben ein Datensatz: 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) .. Ich möchte die am besten passende Wahrscheinlichkeitsverteilung (Gamma, Beta, Normal, Exponentiell, Poisson, Chi-Quadrat usw.) mit einer Schätzung der Parameter bestimmen. Die Frage auf dem folgenden Link, wo eine Lösung mit R bereitgestellt wird, ist mir bereits bekannt: /programming/2661402/given-a-set-of-random-numbers-drawn-from-a- kontinuierliche-univariate-verteilung-f die beste vorgeschlagene lösung …

12 r  matlab  distributions 

Ich habe eine Data Mining-Aufgabe, bei der ich ein inhaltsbasiertes Bildabrufsystem erstelle. Ich habe 20 Bilder von 5 Tieren. Also insgesamt 100 Bilder. Mein System gibt die 10 relevantesten Bilder an ein Eingabebild zurück. Jetzt muss ich die Leistung meines Systems mit einer Precision-Recall-Kurve bewerten. Ich verstehe jedoch das Konzept …

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

Arbeitet derzeit in Octave, ist aber aufgrund der schlechten Dokumentation nur sehr langsam vorangekommen. Welche Sprache ist leicht zu lernen und zu verwenden und gut dokumentiert, um Probleme des maschinellen Lernens zu lösen? Ich möchte einen Prototyp für einen kleinen Datensatz (Tausende von Beispielen) erstellen, daher ist Geschwindigkeit nicht wichtig. …

12 r  machine-learning  matlab  software  python 

Ich habe bereits alle Seiten dieser Website gelesen und versucht, die Antwort auf mein Problem zu finden, aber niemand scheint der richtige von mir zu sein ... Zuerst erkläre ich Ihnen die Art von Daten, mit denen ich arbeite ... Angenommen, ich habe einen Array-Vektor mit mehreren Städtenamen, einen für …

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

Ich habe einen Datensatz, der aus 717 Beobachtungen (Zeilen) besteht, die durch 33 Variablen (Spalten) beschrieben werden. Die Daten werden durch Z-Scoring aller Variablen standardisiert. Keine zwei Variablen sind linear abhängig ( ). Ich habe auch alle Variablen mit sehr geringer Varianz (weniger als ) entfernt. Die folgende Abbildung zeigt …

11 matlab  factor-analysis  covariance  covariance-matrix 

Ich arbeite an einem Klassifizierungsproblem, das eine Ähnlichkeitsmetrik zwischen zwei eingegebenen Röntgenbildern berechnet. Wenn die Bilder von derselben Person stammen (Bezeichnung "rechts"), wird eine höhere Metrik berechnet. Eingabebilder von zwei verschiedenen Personen (Bezeichnung "falsch") führen zu einer niedrigeren Metrik. Ich habe eine geschichtete 10-fache Kreuzvalidierung verwendet, um die Wahrscheinlichkeit einer …

11 classification  confidence-interval  cross-validation  matlab 

Ich wollte den genauen Test des Fischers besser verstehen, deshalb habe ich das folgende Spielzeugbeispiel entwickelt, bei dem f und m männlich und weiblich und n und y dem "Sodakonsum" wie folgt entsprechen: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Dies ist natürlich eine drastische Vereinfachung, aber …

11 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 

Ich habe Stichproben von zwei Klassen, die Vektoren im hochdimensionalen Raum sind, und ich möchte sie in 2D oder 3D darstellen. Ich kenne mich mit Techniken zur Reduzierung der Dimensionalität aus, aber ich brauche ein wirklich einfaches und benutzerfreundliches Tool (in Matlab, Python oder einer vorgefertigten EXE-Datei). Ich frage mich …

11 data-visualization  matlab  python  dimensionality-reduction 

Ich habe einige Beobachtungen und möchte anhand dieser Beobachtungen Stichproben nachahmen. Hier betrachte ich ein nicht parametrisches Modell, insbesondere verwende ich die Kernel-Glättung, um eine CDF aus den begrenzten Beobachtungen zu schätzen. Dann ziehe ich zufällige Werte aus der erhaltenen CDF. Das Folgende ist mein Code (die Idee ist, zufällig …

10 sampling  matlab  kernel-smoothing  density-estimation 

Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese beiden letzteren geben die gleichen Antworten. Unter Verwendung einer Reihe …

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 

Ich versuche, die Idee der gegenseitigen Information auf die Merkmalsauswahl anzuwenden, wie in diesen Vorlesungsunterlagen (auf Seite 5) beschrieben. Meine Plattform ist Matlab. Ein Problem, das ich bei der Berechnung gegenseitiger Informationen aus empirischen Daten finde, ist, dass die Anzahl immer nach oben verzerrt ist. Ich habe ungefähr 3 ~ …

10 matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information