bias पर टैग किए गए जवाब

CrossValidated पर किंग और ज़ेंग (2001) द्वारा दुर्लभ घटना पूर्वाग्रह सुधार कब और कैसे लागू किया जाए, इस पर कई सवाल हैं । मैं कुछ अलग खोज रहा हूं: एक न्यूनतम सिमुलेशन-आधारित प्रदर्शन जो पूर्वाग्रह मौजूद है। विशेष रूप से, राजा और ज़ेंग राज्य "... दुर्लभ घटनाओं के आंकड़ों में …

19 r  logistic  simulation  bias  rare-events 

जब शब्द "पूर्वाग्रह" मतलब करने के लिए गढ़ा गया था ई [ θ^- θ ]इ[θ^-θ]\mathbb{E}[\hat{\theta}-\theta] ? इस समय मैं इस बारे में क्यों सोच रहा हूं, इसका कारण यह है कि मैं जेनेस को याद करने लगता हूं, उसके प्रोबेबिलिटी थ्योरी पाठ में, इस सूत्र का वर्णन करने के लिए …

18 terminology  bias  history 

मैं डेटा के साथ मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट पर काम कर रहा हूं जो डेटा चयन द्वारा पहले से ही (भारी) पक्षपाती है। मान लेते हैं कि आपके पास कठिन कूट नियमों का एक सेट है। आप इसे बदलने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का निर्माण कैसे करते हैं, जब इसका …

18 machine-learning  classification  data-mining  bias  extrapolation 

मैं एक अंधकार से पीड़ित हूं। मुझे रेखीय प्रतिगमन के संदर्भ में पूर्वाग्रह-विचरण व्यापार का प्रदर्शन करने के लिए निम्नलिखित चित्र प्रस्तुत किया गया था: मैं देख सकता हूं कि दोनों में से कोई भी मॉडल एक अच्छा फिट नहीं है - "सरल" एक्सवाई संबंध की जटिलता की सराहना नहीं …

18 regression  variance  bias 

क्या आप इस बात का एक MLE अनुमानक का उदाहरण प्रदान कर सकते हैं कि पक्षपाती है? मैं एक उदाहरण की तलाश नहीं कर रहा हूं जो नियमित परिस्थितियों का उल्लंघन करके सामान्य रूप से MLE अनुमानकों को तोड़ता है। सभी उदाहरण जो मैं इंटरनेट पर देख सकता हूं, वह …

17 maximum-likelihood  mean  bias 

मेरे पास लॉजिस्टिक और लीनियर रिग्रेशन में छोड़े गए वैरिएबल पूर्वाग्रह के बारे में एक सवाल है। कहो कि मैं एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल से कुछ चर को छोड़ देता हूं। यह बताएं कि जो छोड़े गए चर मेरे मॉडल में शामिल चर के साथ असंबंधित हैं। उन छोड़े गए …

17 regression  logistic  least-squares  bias 

मैं पूर्वाग्रह-विचरण व्यापार को समझने की कोशिश कर रहा हूं, अनुमानक के पूर्वाग्रह और मॉडल के पूर्वाग्रह के बीच संबंध, और अनुमानक के विचरण और मॉडल के विचरण के बीच संबंध। मैं इन नतीजों पर आया: जब हम अनुमानक के पूर्वाग्रह को नजरअंदाज करते हैं, तब हम डेटा को ओवरफिट …

15 regression  variance  bias  bias-variance-tradeoff 

यह सवाल गैलीट श्मुइली के पेपर "To Explain or Predict " का संदर्भ देता है । विशेष रूप से, धारा 1.5 में, "व्याख्या और भविष्यवाणी अलग हैं", प्रोफेसर श्मुइली लिखते हैं: व्याख्यात्मक मॉडलिंग में ध्यान अंतर्निहित सिद्धांत का सबसे सटीक प्रतिनिधित्व प्राप्त करने के लिए पूर्वाग्रह को कम करने पर …

15 predictive-models  inference  bias  unbiased-estimator  explanatory-models 

प्रशन क्या यह निर्भर करता है कि पेड़ उथला है या गहरा है? या हम इसे पेड़ की गहराई / स्तरों के बावजूद कह सकते हैं? पूर्वाग्रह कम और विचरण अधिक क्यों है? कृपया सहज ज्ञान युक्त और गणितीय रूप से समझाएं

15 machine-learning  variance  covariance  cart  bias 

अनुमान के लिए प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करने की एक बुनियादी धारणा यह है कि "सभी प्रासंगिक भविष्यवक्ताओं" को भविष्यवाणी समीकरण में शामिल किया गया है। औचित्य यह है कि एक महत्वपूर्ण वास्तविक दुनिया कारक को शामिल करने में विफलता पक्षपाती गुणांक की ओर ले जाती है और इस प्रकार …

15 regression  assumptions  bias  predictor  confounding 

मैं बार-बार पढ़ता हूं कि "लीव-वन-आउट" क्रॉस-वैरिफिकेशन में प्रशिक्षण सिलेंडों के बड़े ओवरलैप के कारण उच्च विचरण है। हालाँकि मुझे समझ नहीं आया कि ऐसा क्यों है: क्या क्रॉस-वेलिडेशन का प्रदर्शन बिल्कुल स्थिर (कम विचरण) नहीं होना चाहिए क्योंकि प्रशिक्षण सेट लगभग समान हैं? या क्या मुझे पूरी तरह से …

15 variance  cross-validation  bias 

मैं हमेशा आकस्मिक पैरामीटर समस्या का सही सार पाने के लिए संघर्ष करता हूं। मैंने कई अवसरों में पढ़ा कि नॉनलाइनर पैनल डेटा मॉडल के निश्चित प्रभाव अनुमानक "अच्छी तरह से ज्ञात" आकस्मिक पैरामीटर समस्या के कारण गंभीर रूप से पक्षपाती हो सकते हैं। जब मैं इस समस्या का स्पष्ट …

15 nonlinear-regression  fixed-effects-model  bias 

गहन शिक्षण पर इस ट्यूटोरियल के अनुसार , वजन घटाने (नियमितीकरण) को आमतौर पर पूर्वाग्रह शर्तों पर लागू नहीं किया जाता है b क्यों? इसके पीछे क्या महत्व (अंतर्ज्ञान) है?

15 machine-learning  neural-networks  bias  regularization 

θ^\hat\thetaθ∗\theta^*nn ‖ θ - θ * ‖∥θ^−θ∗∥\lVert\hat\theta-\theta^*\rVert आम तौर पर कम हो जाती है के रूप में हे ( 1 / √n )O(1/n−−√)O(1/\sqrt n)। त्रिकोण असमानता और उम्मीद के गुणों का उपयोग करना, यह है कि इस त्रुटि दर है कि दोनों "पूर्वाग्रह" का तात्पर्य दिखाया जा सकता है‖ई θ …

14 variance  estimation  maximum-likelihood  bias 

एक दोस्त अपील पर एक ग्राहक का प्रतिनिधित्व कर रहा है, एक आपराधिक परीक्षण के बाद जिसमें यह प्रतीत होता है कि जूरी चयन नस्लीय पक्षपाती था। जूरी पूल में 4 नस्लीय समूहों में 30 लोग शामिल थे। अभियोजन पक्ष ने इनमें से 10 लोगों को पूल से बाहर करने …

14 probability  statistical-significance  references  bias  combinatorics