タグ付けされた質問 「references」

特定の主題に関する外部参照(本、論文など)を求める質問。さらに、常により具体的なタグを使用してください。


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自動モデル選択のアルゴリズム
自動モデル選択のアルゴリズムを実装したいと思います。私は段階的な回帰を行うことを考えていますが、何でもできます(ただし、線形回帰に基づいている必要があります)。 私の問題は、方法論やオープンソースの実装を見つけることができないことです(Javaで目が覚めています)。私が念頭に置いている方法論は次のようなものです。 すべての因子の相関行列を計算する 互いに相関の低い要因を選択する t-statが低い因子を削除する 他の要素を追加します(2。 いくつかの基準(AICなど)が特定のしきい値を超えるか、それ以上にならないか、より大きな値が見つからなくなるまで、何度も繰り返します。 このためのR実装(stepAIC)があることはわかっていますが、コードを理解するのは非常に困難です。また、段階的回帰を説明する記事を見つけることができませんでした。


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なぜテンソルに突然魅了されるのですか?
最近、多くの人々が多くの方法(テンソル因数分解、テンソルカーネル、トピックモデリングのテンソルなど)のテンソル等価物を開発していることに気付きました。なぜ世界は突然テンソルに魅了されるのでしょうか。これをもたらした特に驚くべき最近の論文/標準結果はありますか?以前に疑われていたよりも計算上はるかに安価ですか? 私はglibではありません、私は心から興味があり、これに関する論文へのポインタがあれば、私はそれらを読みたいです。



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統計レフリーを困らせる方法は?
私は最近、論文で統計をレビューすることに関する一般的な原則に関する質問をしました。私が今お聞きしたいのは、論文をレビューするときに特にイライラさせるもの、つまり統計的レフリーを本当に悩ませる最善の方法です! 回答ごとに1つの例をお願いします。


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カーネルとは何ですか?
多くの機械学習分類子(サポートベクターマシンなど)では、カーネルを指定できます。カーネルとは何かを説明する直観的な方法は何でしょうか? 私が考えていた1つの側面は、線形カーネルと非線形カーネルの違いです。簡単に言えば、「線形決定関数」と「非線形決定関数」について言えます。しかし、カーネルに「決定関数」を呼び出すことが良いアイデアかどうかはわかりません。 提案?





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数学者は、同等の知識を質の高い統計学の程度に望んでいます
私は人々が重複を閉じるのが好きであることを知っているので、統計の学習を開始するための参照を求めていません(こちら)。 私は数学の博士号を持っていますが、統計を学んだことはありません。一流のBS統計学の学位と同等の知識を得るための最短ルートは何ですか?それを達成したときにどのように測定しますか? 本のリストで十分な場合(演習で言うと仮定すると)、それは素晴らしいです。はい、問題を解決することはそれを学ぶことの暗黙の一部であると期待していますが、できるだけ現実に即して追跡したいと思います。統計学専攻が一般的に学んでいることの一部でない限り、私はめちゃくちゃ厳格な治療を探していません。

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Rを使用した再現可能な研究の完全な実質的な例
質問: Rを使用して再現性のある研究の良い例があり、オンラインで無料で入手できますか? 理想的な例: 具体的には、理想的な例は以下を提供します: 生データ(および理想的にはデータを説明するメタデータ)、 データのインポート、処理、分析、出力生成を含むすべてのRコード、 最終出力を最終ドキュメントにリンクするためのSweaveまたはその他のアプローチ、 すべては、読者のコンピューターで簡単にダウンロードおよびコンパイルできる形式です。 理想的には、この例は、統計的な教育の例とは対照的に、実際の応用トピックに重点を置いたジャーナル記事または論文です。 興味の理由: 雑誌記事や論文の応用トピックに特に興味があります。これらの状況では、いくつかの追加の問題が発生するためです。 データのクリーニングと処理に関連する問題が発生し、 メタデータの管理に関連する問題が発生し、 ジャーナルと論文には、表や図の外観とフォーマットに関するスタイルガイドの期待がありますが、 多くのジャーナルと論文には、ワークフロー(分析の順序付け方法など)と処理時間(分析のキャッシュの問題など)に関する問題を引き起こす幅広い分析が含まれていることがよくあります。 完全な実例を見ると、再現性のある研究から始める研究者にとって良い教材となります。

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