metric पर टैग किए गए जवाब

मैंने पढ़ा कि 'यूक्लिडियन दूरी उच्च आयामों में एक अच्छी दूरी नहीं है'। मुझे लगता है कि इस कथन का आयामीता के अभिशाप से कुछ लेना देना है, लेकिन वास्तव में क्या? इसके अलावा, 'उच्च आयाम' क्या है? मैं 100 विशेषताओं के साथ यूक्लिडियन दूरी का उपयोग करते हुए पदानुक्रमिक …

239 machine-learning  clustering  distance-functions  metric  high-dimensional 

मैं सोच रहा था, दो सामान्य वितरण औरσ1, μ1σ1, μ1\sigma_1,\ \mu_1σ2, μ2σ2, μ2\sigma_2, \ \mu_2 मैं दो वितरणों के अतिव्यापी क्षेत्रों के प्रतिशत की गणना कैसे कर सकता हूं? मुझे लगता है कि इस समस्या का एक विशिष्ट नाम है, क्या आप इस समस्या का वर्णन करने वाले किसी विशेष …

46 normal-distribution  similarities  metric  bhattacharyya 

मैंने याद और सटीकता की कुछ परिभाषाएं पढ़ीं, हालांकि यह सूचना पुनर्प्राप्ति के संदर्भ में हर बार है। मैं सोच रहा था कि क्या कोई इसे वर्गीकरण के संदर्भ में थोड़ा और समझा सकता है और शायद कुछ उदाहरणों का वर्णन करता है। उदाहरण के लिए कहें कि मेरे पास …

40 machine-learning  metric 

मैं सिर्फ इस पेपर में आया था , जो बताता है कि मिश्रित प्रभाव मॉडलिंग के माध्यम से माप की पुनरावृत्ति (उर्फ विश्वसनीयता, उर्फ ​​इंट्राक्लास सहसंबंध) की गणना कैसे की जाती है। आर कोड होगा: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Wasserstein metric और Kullback-Leibler divergence के बीच व्यावहारिक अंतर क्या है ? वासेरस्टीन मैट्रिक को पृथ्वी के मूवर की दूरी के रूप में भी जाना जाता है । विकिपीडिया से: वासेरस्टीन (या वासेरस्टीन) मीट्रिक एक दूरी फ़ंक्शन है जो किसी दिए गए मीट्रिक स्पेस एम पर संभाव्यता वितरण के बीच …

25 distributions  kullback-leibler  metric  wasserstein 

क्या R पैकेज यादृच्छिकता में गर्भपात की लागत को नियंत्रित करना संभव है ? मेरे अपने काम में गलत नकारात्मक (जैसे, गलती से गायब होना कि किसी व्यक्ति को कोई बीमारी हो सकती है) झूठे सकारात्मक से कहीं अधिक महंगा है। पैकेज रिपर उपयोगकर्ता को अलग-अलग तरीके से वजन घटाने …

21 r  classification  random-forest  loss-functions  metric 

मैं सोच रहा था कि क्या किसी के पास क्लस्टरिंग की तुलना के लिए सूचना और विविधता सूचकांक के अंतर के पीछे कोई अंतर्दृष्टि या अंतर्ज्ञान है। मैंने मरीना मेलिया (जर्नल ऑफ़ मल्टीवेरेट एनालिसिस, 2007) द्वारा पेपर " कम्पेयरिंग कलस्टरिंग - एन इंफॉर्मेशन बेस्ड डिस्टेंस " पढ़ा है , लेकिन, …

21 machine-learning  clustering  metric 

कुल्बैक-लिबलर विचलन दो संभावना घनत्व कार्यों की तुलना करने के लिए एक मीट्रिक है, लेकिन दो जीपी के और की तुलना करने के लिए किस मीट्रिक का उपयोग किया जाता है ?वाईXXXYYY

14 gaussian-process  metric 

मुझे पता है कि केएल डाइवर्जेंस सममित नहीं है और इसे कड़ाई से मीट्रिक नहीं माना जा सकता है। यदि ऐसा है, तो जेएस डाइवर्जेंस द्वारा मीट्रिक के लिए आवश्यक गुणों को संतुष्ट करने के लिए इसका उपयोग क्यों किया जाता है? क्या ऐसे परिदृश्य हैं जहां केएल विचलन का …

14 probability  distributions  kullback-leibler  metric 

कुल्बैक-लीब्लर दूरी का अध्ययन करने में, दो चीजें हैं जो हम बहुत जल्दी सीखते हैं, यह है कि यह न तो त्रिकोण असमानता और न ही समरूपता, मीट्रिक के आवश्यक गुणों का सम्मान करता है। मेरा सवाल यह है कि क्या कोई संभावना घनत्व कार्यों का कोई मीट्रिक है जो …

13 distributions  distance  metric 

पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग के लिए मैं अक्सर दो रैंडम चर और : \ newcommand {\ Cor} {\ _ mathrm {Cor}} \ start "align " के बीच की दूरी को मापने के लिए निम्नलिखित दो "मैट्रिक्स" (वे बिल्कुल नहीं बोल रहा हूं) देखता हूं। d_1 (X, Y) & = 1- | \ …

13 correlation  clustering  distance  metric 

सहसंयोजक मैट्रिक्स के लिए "सर्वश्रेष्ठ" मीट्रिक क्या हैं, और क्यों? यह मेरे लिए स्पष्ट है कि फ्रोबेनियस और सी उपयुक्त नहीं हैं, और कोण पैरामीरिजेशन के अपने मुद्दे भी हैं। सहज रूप से इन दोनों के बीच एक समझौता हो सकता है, लेकिन मैं यह भी जानना चाहूंगा कि क्या …

11 covariance  metric 

मैं पंडों और स्किटिट लर्न का उपयोग करते हुए अजगर में एक किमी क्लस्टरिंग को कोड करना चाहूंगा। अच्छे कश्मीर का चयन करने के लिए, मैं टीपीशीरानी और अल 2001 ( पीडीएफ ) से गैप स्टेटिस्टिक को कोड करना चाहूंगा । मैं जानना चाहूंगा कि क्या मैं scitit से जड़ता_ …

9 clustering  python  k-means  scikit-learn  metric 

हम कहते हैं कि हम एक दूरी को परिभाषित करते हैं , जो एन आइटम के बीच एक मीट्रिक नहीं है । इस दूरी के आधार पर हम एक एग्लोमेरेटिव पदानुक्रमित क्लस्टरिंग का उपयोग करते हैं । क्या हम सार्थक परिणामों को प्राप्त करने के लिए प्रत्येक ज्ञात एल्गोरिथ्म (एकल …

9 clustering  multilevel-analysis  metric  hierarchical-clustering