Preguntas etiquetadas con java

Estoy tomando un curso de postgrado en Estadística Aplicada que utiliza el siguiente libro de texto (para darle una idea del nivel del material que se está cubriendo): Conceptos y métodos estadísticos , por GK Bhattacharyya y RA Johnson. El profesor nos exige que usemos SAS para las tareas. Mi …

15 r  sas  java 

Estoy creando una aplicación de Android que registra los datos del acelerómetro durante el sueño, para analizar las tendencias del sueño y, opcionalmente, despertar al usuario cerca del momento deseado durante el sueño ligero. Ya he creado el componente que recopila y almacena datos, así como la alarma. Todavía necesito …

14 time-series  smoothing  signal-processing  java 

El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por qué te(x1, x2)y ti(x1) + ti(x2) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Tengo un histograma de datos de velocidad del viento que a menudo se representa usando una distribución weibull. Me gustaría calcular la forma weibull y los factores de escala que dan el mejor ajuste al histograma. Necesito una solución numérica (a diferencia de las soluciones gráficas ) porque el objetivo …

10 distributions  histogram  java 

Configuración del problema Tengo puntos de datos (imágenes) de alta dimensión (4096), que estoy tratando de visualizar en 2D. Para este fin, estoy usando t-sne de manera similar al siguiente código de ejemplo de Karpathy . La documentación de scikit-learn recomienda usar PCA para reducir primero la dimensión de los …

9 pca  dimensionality-reduction  high-dimensional  java  tsne 

En primer lugar, me gustaría disculparme por el título impreciso, en este momento no podría formular uno mejor, por favor, siéntase libre de cambiar o aconsejarme que cambie el título para que se ajuste mejor al núcleo de la pregunta. . Ahora, sobre la pregunta en sí, he estado trabajando …

8 distributions  sampling  java 

solo por curiosidad ... ¿Qué idioma se usa más aquí? R? MATLAB? ¿Pitón? ¿Java? ¿Qué hay para prototipo o para producción? Por ejemplo, creo que MATLAB se usa principalmente para la creación de prototipos, python para ambas prot. y producción ...

8 r  matlab  python  java 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 4 años . Python es un montón de bibliotecas ML (como el gran scikit-learn). ¿Hay algo bueno para Java …

8 machine-learning  python  software  java 

Mi proyecto actual puede requerir que construya un modelo para predecir el comportamiento de un determinado grupo de personas. el conjunto de datos de entrenamiento contiene solo 6 variables (la identificación es solo para fines de identificación): id, age, income, gender, job category, monthly spend en el cual monthly spendestá …

8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data