Preguntas etiquetadas con covariance

9
¿Qué modelo de aprendizaje profundo puede clasificar categorías que no son mutuamente excluyentes?

Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con...

machine-learning deep-learning natural-language tensorflow sampling distance non-independent application regression machine-learning logistic mixed-model control-group crossover r multivariate-analysis ecology procrustes-analysis vegan regression hypothesis-testing interpretation chi-squared bootstrap r bioinformatics bayesian exponential beta-distribution bernoulli-distribution conjugate-prior distributions bayesian prior beta-distribution covariance naive-bayes smoothing laplace-smoothing distributions data-visualization regression probit penalized estimation unbiased-estimator fisher-information unbalanced-classes bayesian model-selection aic multiple-regression cross-validation regression-coefficients nonlinear-regression standardization naive-bayes trend machine-learning clustering unsupervised-learning wilcoxon-mann-whitney z-score econometrics generalized-moments method-of-moments machine-learning conv-neural-network image-processing ocr machine-learning neural-networks conv-neural-network tensorflow r logistic scoring-rules probability self-study pdf cdf classification svm resampling forecasting rms volatility-forecasting diebold-mariano neural-networks prediction-interval uncertainty
9
¿Cómo comparar los eventos observados con los esperados?

Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las frecuencias observadas de mis cuatro eventos (18) puedo calcular las...

r statistical-significance chi-squared multivariate-analysis exponential joint-distribution statistical-significance self-study standard-deviation probability normal-distribution spss interpretation assumptions cox-model reporting cox-model statistical-significance reliability method-comparison classification boosting ensemble adaboost confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval regression machine-learning svm regularization regression sampling survey probit matlab feature-selection information-theory mutual-information time-series forecasting simulation classification boosting ensemble adaboost normal-distribution multivariate-analysis covariance gini clustering text-mining distance-functions information-retrieval similarities regression logistic stata group-differences r anova confidence-interval repeated-measures r logistic lme4-nlme inference fiducial kalman-filter classification discriminant-analysis linear-algebra computing statistical-significance time-series panel-data missing-data uncertainty probability multivariate-analysis r classification spss k-means discriminant-analysis poisson-distribution average r random-forest importance probability conditional-probability distributions standard-deviation time-series machine-learning online forecasting r pca dataset data-visualization bayes distributions mathematical-statistics degrees-of-freedom
9
Distribuciones hiperprior para los parámetros (matriz de escala y grados de libertad) de un wishart antes de una matriz de covarianza inversa

Estoy estimando varias matrices de covarianza inversa de un conjunto de mediciones a través de diferentes subpoblaciones usando un wishart anterior en jags / rjags / R. En lugar de especificar una matriz de escala y grados de libertad en la matriz de covarianza inversa anterior (la distribución...

bayesian covariance prior wishart hierarchical-bayesian
8
Entendiendo que intuitivamente

Acabo de ver esta pregunta y la maravillosa respuesta aceptada en este foro. Luego me activaron para tratar de comprender intuitivamente por qué la división de está normalizando la covarianza:SxSySxSyS_xS_y COV(X,Y)SxSy∈[−1,1]COV⁡(X,Y)SxSy∈[−1,1]\frac{\operatorname{COV}(X,Y)}{S_xS_y} \in...

correlation variance covariance intuition
8
Covarianza para tres variables.

Estoy tratando de entender cómo funciona la matriz de covarianza . Supongamos que tenemos dos variables:X, YX,YX, Y, dónde Cov(X,Y)=E[(x−E[X])(y−E[Y])]Cov(X,Y)=E[(x−E[X])(y−E[Y])]\text{Cov}(X,Y) = \mathbb{E}[(x -\mathbb{E}[X])(y-\mathbb{E}[Y])] da la relación entre las variables, es decir, cuánto...

correlation covariance moments
8
Problemas con kriging ordinario

Estaba siguiendo este artículo wiki relacionado con el kriging ordinario Ahora mi matriz de covarianza se ve así, para 4 variables 1 0.740818220681718 0.548811636094027 0.406569659740599 0.740818220681718 1 0.740818220681718 0.548811636094027 0.548811636094027 0.740818220681718 1...

covariance autocorrelation variogram
8
Por que

En primer lugar, aprecio que las discusiones sobre generalmente provoquen explicaciones sobre (es decir, el coeficiente de determinación en la regresión). El problema que estoy tratando de responder es generalizar eso a todas las instancias de correlación entre dos

correlation variance covariance r-squared