probability

Вопрос или проблема У меня есть классификатор MLP, который используется для решения задачи бинарной классификации (например, категория A против B). Моя цель – минимизировать логарифмическую потерю, однако один из тестов, который я провожу, –

Вопрос или проблема Я хочу преобразовать некоторые значения признаков в своей модели, используя кубический корень, чтобы уменьшить некоторую асимметрию в своих данных. Однако я заметил, что после того, как я применяю кубический корень к определенным признакам

Вопрос или проблема Логарифмические шансы имеют линейную зависимость с независимыми переменными, поэтому логарифмические шансы равны линейному уравнению. Что насчет логарифма вероятности? Как он связан с независимыми переменными?

Вопрос или проблема В настоящее время я изучаю методы максимального правдоподобия для данных с биннингом и заметил, что многие подходы используют либо мультиномиальное, либо poisson распределение для вычисления правдоподобия. Мне было интересно, почему

Вопрос или проблема Я пытаюсь сравнить три техники прогнозирования: Стационарный стохастический процесс Пуассона-GEV: где скорость возникновения событий задана пуассоновским процессом, а его интенсивность описывается распределением генеральных экстремальных значений (GEV).

Вопрос или проблема Допустим, я обучил классификатор, который классифицирует изображения животных на 10 разных классов. И предположим, что у меня есть 20 различных изображений конкретного животного, и поскольку я знаю фотографа, я с уверенностью знаю

Вопрос или проблема Как проверить следующую гипотезу? Чем больше плата, тем вероятнее, что клиент путешествует один. Используя данные ниже, как можно протестировать гипотезу? import seaborn as sns # набор данных df= sns.load_dataset('titanic') df[['fare','alone']].

Вопрос или проблема Хотя я знаю, что вероятностные распределения предназначены для проверки гипотез, построения доверительных интервалов и т. д., они определенно играют множество ролей в статистическом анализе. Тем не менее, мне не очевидно, как вероятностные

Вопрос или проблема У меня есть несколько точек (x,y), и я экстраполировал точку после получения графика наилучшей аппроксимации. Могу ли я определить вероятность появления этой точки? Связано ли это как-то с коэффициентом детерминации графика или чем-то подобным?

Вопрос или проблема Я пытаюсь понять, как получить таблицу вероятностей действий вместо уникального предсказания в stable baselines 3 SAC, чтобы переопределить метод ‘predict’ и отфильтровать недопустимые действия.

Вопрос или проблема Я пытаюсь предсказать вероятность с помощью нейронной сети, но у меня возникают проблемы с тем, чтобы понять, какая функция потерь лучше. Первой мыслью для меня была перекрестная энтропия, но в других ресурсах всегда говорится об этом

Вопрос или проблема Задача состоит в том, чтобы смоделировать, влияет ли последовательность событий на вероятность бинарной целевой переменной. У нас есть, например, пять различных событий, которые происходят во времени (события: A, B, C, D, E).

Вопрос или проблема Я работаю над задачей прогнозирования продаж. Я могу предоставить алгоритму данные о том, какие товары были проданы, а какие нет.Как можно предоставить алгоритму информацию о товарах, которых нет в магазине?

Вопрос или проблема Я тестирую многомерный наивный байесовский классификатор и бернуллиевский наивный байесовский классификатор на своем наборе данных и использую оценку кросс-валидации, чтобы лучше понять, какой из двух алгоритмов работает лучше.

Вопрос или проблема В настоящее время я использую алгоритм случайного леса One vs Rest для задачи многоклассовой классификации на Python и хочу найти оптимальный порог для каждого класса. Как я могу сделать это с помощью подхода OVR (One-Vs-Rest)?