Als «partitioning» getaggte Fragen

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Wie erkenne ich eine Community in einem gewichteten sozialen Netzwerk / Diagramm?
Ich frage mich, ob jemand vorschlagen könnte, was gute Ausgangspunkte für die Community-Erkennung / Diagrammaufteilung / -Clusterung in einem Diagramm mit gewichteten , ungerichteten Kanten sind. Das fragliche Diagramm hat ungefähr 3 Millionen Kanten und jede Kante drückt den Ähnlichkeitsgrad zwischen den beiden Scheitelpunkten aus, die es verbindet. Insbesondere sind …
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Aufteilen von Bäumen in R: party vs. rpart
Es ist schon eine Weile her, dass ich mir das Teilen von Bäumen angesehen habe. Als ich das letzte Mal so etwas gemacht habe, mag ich Party in R (erstellt von Hothorn). Die Idee der bedingten Folgerung durch Stichproben ist für mich sinnvoll. Aber rpart hatte auch Anklang. In der …
15 r  cart  rpart  partitioning 
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Unterschied in der Implementierung von binären Teilungen in Entscheidungsbäumen
Ich bin gespannt auf die praktische Umsetzung einer binären Aufteilung in einem Entscheidungsbaum - bezogen auf Ebenen eines kategorialen Prädiktors .XjXjX{j} Insbesondere verwende ich beim Erstellen eines Vorhersagemodells unter Verwendung eines Entscheidungsbaums oft ein Stichprobenverfahren (z. B. Absacken, Überstichproben usw.), um die Genauigkeit und Stabilität der Vorhersage zu verbessern. Während …
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Funktioniert Newmans Netzwerkmodularität für signierte, gewichtete Diagramme?
Die Modularität eines Diagramms wird auf seiner Wikipedia-Seite definiert . In einem anderen Beitrag erklärte jemand, dass Modularität für gewichtete Netzwerke leicht berechnet (und maximiert) werden kann, da die Adjazenzmatrix AijAijA_{ij} auch wertvolle Bindungen enthalten kann. Ich würde jedoch gerne wissen, ob dies auch mit vorzeichenbehafteten, geschätzten Kanten funktioniert, die …
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R lineare Regression kategoriale Variable "versteckter" Wert
Dies ist nur ein Beispiel, auf das ich mehrmals gestoßen bin, daher habe ich keine Beispieldaten. Ausführen eines linearen Regressionsmodells in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1ist eine stetige Variable. x2ist kategorisch und hat drei Werte, z. B. "Niedrig", "Mittel" und "Hoch". Die von R gegebene Ausgabe …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
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Konfidenzintervalle bei Verwendung des Bayes-Theorems
Ich berechne einige bedingte Wahrscheinlichkeiten und zugehörige 95% -Konfidenzintervalle. In vielen meiner Fälle habe ich eine einfache Anzahl von xErfolgen aus nVersuchen (aus einer Kontingenztabelle), sodass ich ein Binomial-Konfidenzintervall verwenden kann, wie es binom.confint(x, n, method='exact')in in angegeben ist R. In anderen Fällen habe ich solche Daten jedoch nicht, daher …
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