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泛化誤差估計分類有哪些？

泛化誤差的估計：（1）樂觀估計（決策樹歸納算法簡單的選擇產(chǎn)生最低訓練誤差的模型作為最終的模型）（2）悲觀誤差估計（使用訓練誤差與模型復(fù)雜度罰項的和計算泛化誤差）（3）最小描述長度原則（模型編碼的開銷加上誤分類記錄編碼的開銷）（4）估計統(tǒng)計上界（泛化誤差可以用訓練誤差的統(tǒng)計修正來估計，因為泛化誤差傾向于比訓練誤差大，所以統(tǒng)計修正通常是計算訓練誤差的上界）（5）使用確認集（如2/3的訓練集

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過擬合問題原因有哪些？

過分擬合問題：造成原因有：（1）噪聲造成的過分擬合（因為它擬合了誤標記的訓練記錄，導致了對檢驗集中記錄的誤分類）；（2）根據(jù)少量訓練記錄做出分類決策的模型也容易受過分擬合的影響。（由于訓練數(shù)據(jù)缺乏具有代表性的樣本，在沒有多少訓練記錄的情況下，學習算法仍然繼續(xù)細化模型就會產(chǎn)生這樣的模型，當決策樹的葉節(jié)點沒有足夠的代表性樣本時，很可能做出錯誤的預(yù)測）（3）多重比較也可能會導致過分擬合（大量的候

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簡單理解時間序列

時間序列：同一現(xiàn)象在不同時間的相繼觀察值排列而成的序列。（1）、分為平穩(wěn)序列和非平穩(wěn)序列兩大類。平穩(wěn)序列：基本上不存在趨勢的序列，各觀察值在某個固定水平上隨機波動，沒有規(guī)律。非平穩(wěn)序列：包含趨勢、季節(jié)性和周期性的序列，可能包含一種也可包含多種。（2）、平滑預(yù)測法：對于不含趨勢和不含季節(jié)成分的時間序列，即平穩(wěn)時間序列只含隨機成分，只要通過平滑就可以消除波動；趨勢預(yù)測法：對于只含有

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點估計、區(qū)間估計、假設(shè)檢驗的區(qū)別于聯(lián)系？

點估計：基于某一準則構(gòu)造N個隨機樣本（簡稱樣本）的估計統(tǒng)計量（簡稱估計量）來估計某一總體未知參數(shù)。將樣本值代入估計量可計算得到未知參數(shù)的估計值。點估計雖然直接給出未知參數(shù)的估計值，但是未給出估計值的可靠程度，即未知參數(shù)的真實值可能偏離估計值的程度。區(qū)間估計：給定置信水平，根據(jù)估計值(點估計的值)確定真實值可能出現(xiàn)的區(qū)間范圍，該區(qū)間通常以估計值為中心。是點估計的拓展，為了說明點估計結(jié)果的可靠程度

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參數(shù)估計問題

參數(shù)估計：1）、參數(shù)估計問題：總體的分布函數(shù)形式已知，但它的一個或多個參數(shù)未知，借助總體的樣本來估計總體的參數(shù)問題。2）、估計量：一個樣本參數(shù)n個向量X為總體參數(shù)的估計量，估計值：每一行記錄為總體參數(shù)估計值3）、點估計：是利用樣本數(shù)據(jù)對未知參數(shù)進行估計得到的是一個具體的數(shù)據(jù)；常用的點估計的方法有：矩估計法與極大似然估計法。4）、估計量的評選標準：無偏性：估計量的參數(shù)數(shù)學期望E

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怎么解釋隨機事件與概率？

1）、隨機試驗：進行一次實驗之前不能確定哪一個結(jié)果會出現(xiàn)（不確定性），需要注意的是試驗要求在相同條件下可以重復(fù)。基本事件：由一個樣本點組成的單點集。獨立事件：P(AB)=P(A)P(B) 必然事件、不可能事件、積事件(交集)、差事件、對立事件2）、古典概型：試驗的樣本空間包含有限個元素；每個基本事件發(fā)生的可能性相等。P(a)=k/n 幾何概率：試驗的樣本點有無限多個

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kejiayuan0806

模型評價指標有哪些

分類模型評價指標：精確率、正確率、召回率、F值、ROC、AUC等指標。精確率(precision)是針對我們預(yù)測結(jié)果而言的，它表示的是預(yù)測為正的樣本中有多少是真正的正樣本，也就是precision=TP/(TP FP)。而召回率(recall)是針對我們原來的樣本而言的，它表示的是樣本中的正例有多少被預(yù)測正確了，也就是recall=TP/(TP FN)。一個分母是預(yù)測為正的樣本數(shù)，另一個是原

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kejiayuan0806

精確率、準確率、召回率、F值有什么區(qū)別

精確率(precision)是針對我們預(yù)測結(jié)果而言的，它表示的是預(yù)測為正的樣本中有多少是真正的正樣本，也就是precision=TP/(TP FP)。而召回率(recall)是針對我們原來的樣本而言的，它表示的是樣本中的正例有多少被預(yù)測正確了，也就是recall=TP/(TP FN)。一個分母是預(yù)測為正的樣本數(shù)，另一個是原來樣本中所有的正樣本數(shù)。準確率(accuracy)是預(yù)測對的數(shù)量占所有

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wangjuju123

聚類最優(yōu)K值怎么選？

一、問題描述在做項目是需要用到K-means聚類時，有一個選取最優(yōu)K值的步驟需要我們?nèi)プ?，有兩個方法時我們經(jīng)常會用到的：手肘法和輪廓系數(shù)法。1、手肘法描述及應(yīng)用1.1 理論手肘法的核心指標是SSE(sum of the squared errors，誤差平方和)，其中，Ci是第i個簇，p是Ci中的樣本點，mi是Ci的質(zhì)心（Ci中所有樣本的均值），SSE是所有樣本的聚類誤差，代表了

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啊啊啊啊啊吖

分位數(shù)回歸R代碼分享，具體到讓你尖叫

###分位數(shù)回歸####library(quantreg)??# 載入quantreg包data(engel)? ?? ???# 加載quantreg包自帶的數(shù)據(jù)集##單變量回歸#分位數(shù)回歸(tau = 0.5)fit1 = rq(foodexp ~ income, tau = 0.5, data = engel)? ?? ?? ?r1 = resid(fit1)? ?

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啊啊啊啊啊吖

用R進行二因素隨機區(qū)組方差分析及其多重比較的實現(xiàn)

例子：玉米品種A有4個水平，分別是A1-A4，施肥B有兩個水平，分別是B1-B2，重復(fù)三次，采用隨機區(qū)組，數(shù)據(jù)如下：數(shù)據(jù)錄入：> library(reshape);library(agricolae)>df df.2 colnames(d

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阿抽哥哥

如何理解抽樣估計中的無偏性、有效性和一致性？

點估計是參數(shù)估計的重要組成部分，點估計的常見方法有矩估計和極大似然估計，衡量一個點估計量的好壞的標準有很多，比較常見的有：無偏性（Unbiasedness）、有效性（Efficiency）和一致性（Consistency）。由于抽樣具有隨機性。每次抽出的樣本一般都不會相同，根據(jù)樣本值得到的點估計的值也不盡相同。那么，如何來確定一個點估計的好壞呢？單憑某一次抽樣的樣本是不具有說服力的，必須要通過

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啊啊啊啊啊吖

怎么對時間序列進行轉(zhuǎn)化？一個函數(shù)來解決

時間序列對象是一種專為時間序列分析而設(shè)計的對象類型，其中包括兩個維度，一個是描述指標的數(shù)值，還有一維是時間。時間序列對象和一般數(shù)值型向量類似，只不過是加了一個時間的描述。在R語言中可以使用ts(數(shù)據(jù)向量，frequency=表示將時間分開的時間間隔，start=c(第一個數(shù)據(jù)所表示的年，月))。詳見下面的的例子。> sales.data

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wangjuju123

方差和期望的關(guān)系？

方差是衡量源數(shù)據(jù)和期望值相差的度量值。統(tǒng)計描述中，方差用來計算每一個變量（觀察值）與總體均數(shù)之間的差異。為避免出現(xiàn)離均差總和為零，離均差平方和受樣本含量的影響，統(tǒng)計學采用平均離均差平方和來描述變量的變異程度。在概率論和統(tǒng)計學中，數(shù)學期望(mean)（或均值，亦簡稱期望）是試驗中每次可能結(jié)果的概率乘以其結(jié)果的總和。是最基本的數(shù)學特征之一。它反映隨機變量平均取值的大小。

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如何理解第一范式、第二范式、第三范式？

第一范式在任何一個關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，第一范式（1NF）是對關(guān)系模式的基本要求，不滿足第一范式（1NF）的數(shù)據(jù)庫就不是關(guān)系數(shù)據(jù)庫。所謂第一范式（1NF）是指數(shù)據(jù)庫表的每一列都是不可分割的基本數(shù)據(jù)項，同一列中不能有多個值，即實體中的某個屬性不能有多個值或者不能有重復(fù)的屬性。第二范式第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基礎(chǔ)上建立起來的，即滿足第二范式（2NF）必須先滿足第一范式（1NF）。第

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R方的理解與調(diào)整R方

從應(yīng)用上來講，R2可以理解成為解釋度，也就是因變量y的變化有多少百分比是可以由自變量的變化來解釋的。但是R2有一個非常不好的特征，就是只要加多自變量，自變量對因變量變化的解釋程度一定是隨之增加的，所以會造成一種越多自變量越好的錯覺。因此引入了調(diào)整R2的概念。主要是在R2的基礎(chǔ)上，加上對變量數(shù)量的調(diào)整，這樣就避免了只要自變量數(shù)量增加，自變量對因變量的解釋程度就增加的這種不合理的現(xiàn)象。所以一

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先驗概率和后驗概率的區(qū)別？

先驗概率（prior probability）是指根據(jù)以往經(jīng)驗和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作為"由因求果"問題中的"因"出現(xiàn)的概率。后驗概率( posterior probability)是指通過調(diào)查或其它方式獲取新的附加信息，利用貝葉斯公式對先驗概率進行修正，而后得到的概率，而且在利用樣本資料計算邏輯概率時，還要使用理論概率分布，需要更多的數(shù)理統(tǒng)計知識。舉一個簡單的例子：一口袋

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怎樣實現(xiàn)數(shù)據(jù)的歸一化和標準化？

嚴謹來說，歸一化只是標準化的一種方式，最常見的是以下兩種：1、min-max標準化（Min-max normalization）x*=(x-min)/(max-min)可映射到[0,1]，若為了映射到[-1,1],則在此基礎(chǔ)上2x*-1注：這種方法有一個缺陷就是當有新數(shù)據(jù)加入時，可能導致max和min的變化，需要重新定義。2、z-score標準化(zero-mean normali

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分類數(shù)據(jù)的相關(guān)性檢驗

分類數(shù)據(jù)是只能歸于某一類別的非數(shù)字型數(shù)據(jù)，它是對事物進行分類的結(jié)果，數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類別，用文字來表述的。對分類數(shù)據(jù)的頻數(shù)檢驗的方法可以用檢驗來表示。公式如下：根據(jù)分類變量的數(shù)量可以分為擬合優(yōu)度檢驗和獨立性檢驗。擬合優(yōu)度檢驗是對一個分類變量的檢驗，獨立性檢驗是對兩個分類變量的檢驗。通過以上檢驗，檢驗數(shù)據(jù)是否具有相關(guān)性。

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用R做單因素方差分析真的很easy

方差分析在統(tǒng)計學上是很重要的一個知識，其是基于平方和分解的一種推斷統(tǒng)計方法，其目的在與推斷兩組或多組總體的均值是否相等，檢驗兩個或多個均值的差異是否在統(tǒng)計意義上顯著?？偲椒胶?SST)=組內(nèi)平方和(SSE) 組間平方和(SSB) （均是離均差平方和）自由度 n-1 = n-g g-1離均差平方和自能反應(yīng)變異的絕對大小，變異程度除與離均差平方和的大小有關(guān)外，還與其自由度有關(guān)。引入均方差(M

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