Statistiken und Big Data multinomial

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Multinomial Logistic Loss vs (Kreuzentropie vs quadratischer Fehler)

Ich beobachtete, dass Caffe (ein Deep-Learning-Framework) die Softmax-Verlustschicht SoftmaxWithLoss als Ausgabeschicht für die meisten Modellbeispiele verwendete . Soweit ich weiß, ist die Softmax-Verlustschicht die Kombination aus multinomialer logistischer Verlustschicht und Softmax-Schicht . Von Caffe sagten sie das Die Berechnung des Gradienten der Softmax-Verlustschicht ist numerisch stabiler Diese Erklärung ist jedoch …

9 multinomial entropy sums-of-squares softmax

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abhängig von der Summe, wie ist die Verteilung der negativen Binome

Wenn ein negatives Binomial sind, wie ist dann die Verteilung von gegebenx1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_n(x1,x2,…,xn)(x1,x2,…,xn)(x_1, x_2, \ldots, x_n) x1+x2+…+xn=Nx1+x2+…+xn=Nx_1 + x_2 + \ldots + x_n = N\quad ? NNN ist fest. Wenn x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_n Poisson sind, ist (x_1, x_2, \ ldots, x_n) abhängig von der Summe (x1,x2,…,xn)(x1,x2,…,xn)(x_1, x_2, …

9 poisson-distribution multinomial negative-binomial conditioning

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Fehler beim Ausführen von glmnet in Multinomial [geschlossen]

Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 8 Monaten . Das in dieser Frage erwähnte Problem wurde in Version 1.7.3 des R-Pakets glmnet behoben. Ich …

9 r multinomial glmnet

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Vorhersage kategorialer Antwortvariablen

Ich habe die folgenden Daten (in R codiert): v.a = c('cat', 'dog', 'dog', 'goat', 'cat', 'goat', 'dog', 'dog') v.b = c(1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2) v.c = c('blue', 'red', 'blue', 'red', 'red', 'blue', 'yellow', 'yellow') set.seed(12) v.d = rnorm(8) aov(v.a ~ v.b + v.c + v.d) # …

8 r logistic anova categorical-data multinomial

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Verwenden einer Reihe von binären logistischen Regressionen mit einer kategorialen Multiple-Choice-Antwortvariablen

Ich habe kategorische Umfragedaten zur Einstellung der Menschen zu einem bestimmten Politikbereich aus 13 Ländern. Die Antwortvariable ist kategorisch und enthält 4 verschiedene Antworten, die nicht geordnet werden können. Ich möchte ein mehrstufiges Multinomialmodell mit zufälligem Schnittpunkt und zufälliger Steigung erstellen. Das Problem ist, dass die Anzahl der Fälle der …

8 regression logistic multinomial

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Post-hoc-Test nach 2-Faktor-Wiederholungsmessungen ANOVA in R?

Ich habe Probleme, eine Lösung für die Durchführung eines Post-hoc-Tests (Tukey HSD) nach einer ANOVA mit 2 Faktoren (beide innerhalb der Probanden) mit wiederholten Messungen in R zu finden. Für die ANOVA habe ich die aov-Funktion verwendet: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Nachdem ich Antworten auf andere …

8 r anova repeated-measures post-hoc tukey-hsd goodness-of-fit curve-fitting sem latent-variable mplus anova post-hoc tukey-hsd markov-process image-processing r time-series causality granger-causality anova mixed-model lme4-nlme random-effects-model r matlab data-transformation multinomial notation estimation nonparametric logistic r missing-data multiple-imputation mice

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Unerwartete Singularitäten im hessischen Matrixfehler bei der multinomialen logistischen Regression

Ich habe mit SPSS 19 eine multinomiale logistische Regressionsanalyse durchgeführt. Beim Ausführen des Analyseverfahrens ist das folgende Problem aufgetreten: "Unerwartete Singularitäten in der hessischen Matrix treten auf. Dies weist darauf hin, dass entweder einige Prädiktorvariablen ausgeschlossen oder einige Kategorien zusammengeführt werden sollten." Ein kleiner Hintergrund zu meinen verwendeten Daten. Ich …

8 logistic spss multinomial separation

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Bayesianische Inferenz für die multinomiale Verteilung mit asymmetrischem Vorwissen?

Angenommen, ich werde einige Proben aus einer Binomialverteilung erhalten. Eine Möglichkeit, meine Vorkenntnisse zu modellieren, ist eine Beta-Distribution mit den Parametern und . Soweit ich weiß, ist dies gleichbedeutend damit, in Versuchen "Köpfe" mal gesehen zu haben . Daher ist es eine gute Abkürzung, um die vollständige Bayes'sche Folgerung durchzuführen, …

8 probability bayesian prior multinomial dirichlet-distribution

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Vergleich zweier multinomialer Verteilungen

Hintergrund: Stellen Sie sich eine in 8 Scheiben geschnittene Pizza vor. [ An jeder geraden Kante der Scheibe füge ich einen Magneten mit entgegengesetzten Polaritäten nach außen ein. Wenn ich diese Komponenten trenne, ein Umdrehen verhindere und sie schüttle, sollten sie eine volle Pizza bilden. Wenn ich jetzt ein zusätzliches …

7 r confidence-interval generalized-linear-model multivariate-analysis multinomial

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Testen auf Benford Law in Echtzeit

Angenommen, ich habe Daten einer bestimmten Menge , gegeben durch . Jetzt nehme ich die erste Ziffer jeder Größe und möchte die Beziehung zwischen der empirischen Verteilung der ersten Ziffern wobei die normalisierte Häufigkeit des Auftretens von als erste Ziffer und das Benfordsche Gesetz Nun habe ich dieses Papier gelesenXXXx1,...,xnx1,...,xnx_1,...,x_ndidid_ixixix_ip^=(p^1,...,p^n)p^=(p^1,...,p^n)\hat{p}=(\hat{p}_1,...,\hat{p}_n)pi^pi^\hat{p_i}iiipi=log10(1+1/i)pi=log10⁡(1+1/i) …

7 hypothesis-testing confidence-interval multinomial sequential-analysis real-time

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Was ist "Multinomial Deviance" im glmnet-Paket?

Ich passe eine multinomiale logistische Regression mit dem glmnet-Paket in R an: library(glmnet) data(MultinomialExample) cvfit=cv.glmnet(x, y, family="multinomial", type.multinomial = "grouped") plot(cvfit) Was ist "Multinomial Deviance" und in welcher Beziehung steht es zu " Multinomial Logloss "?

7 r multinomial glmnet

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Wie kann ein Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen am besten bewertet werden?

Was ist die beste Vorgehensweise zum Trainieren und Bewerten eines Vorhersagealgorithmus für eine Zeitreihe? Zum Lernen von Algorithmen, die im Batch-Modus trainiert werden, kann ein naiver Programmierer den Rohdatensatz [(sample, expected prediction),...]direkt an die train()Methode des Algorithmus weitergeben . Dies zeigt normalerweise eine künstlich hohe Erfolgsrate, da der Algorithmus effektiv …

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Was ist der Unterschied zwischen multinomialer und ordinaler logistischer Regression?

Kann es jemand mit einem einfachen Beispiel erklären!

7 regression logistic multinomial ordered-logit

Als «multinomial» getaggte Fragen