나는 예측 변수와 목표의 상관 관계 분석이 적어도 무언가를 줄 것이라고 믿지 않습니다. 밀접하게 상관된 값이 서로 전혀 의존하지 않는 예가 많이 있지만, http://pikabu.ru/story/lozhnyie_korrelyatsii_2287154 와 같이 하나에서 다른 값을 예측하는 것이 가능한 것 같습니다. 여기 포럼에서 더 일찍 Habr의 기사를 이와 동일한 주제에 삽입했습니다.
교차 엔트로피라는 더 흥미로운 용어가 있습니다. 이것은 예측 변수가 변수, 비선형 관계에 적합한지 여부를 분석하는 방법인 통계에서 나온 것입니다.
XOR 의 경우데이터 세트는 4개의 샘플로 구성될 수 있으며, 이것에서 본질은 변경되지 않습니다. {x,y,z} x,y - 기능 z - 대상
{-1,1,-1},{1,1,1},{1,-1-1},{-1,-1,1}
목표와 첫 번째 특성의 공분산을 계산합니다. mo = 0을 고려하면 다음과 같습니다. ((-1*-1) + (1*1) +(1*-1) +(-1*1))/ 4 = (1+1 -1-1)/4 = 0 상관관계도 0인 것이 분명하며 두 번째 기능과도 마찬가지입니다. 그러나 비선형 분류기의 경우 두 기능 모두 다음과 같습니다. 유효 이상
나는 예측 변수와 목표의 상관 관계 분석이 적어도 무언가를 줄 것이라고 믿지 않습니다. 밀접하게 상관된 값이 서로 전혀 의존하지 않는 예가 많이 있지만, http://pikabu.ru/story/lozhnyie_korrelyatsii_2287154 와 같이 하나에서 다른 값을 예측하는 것이 가능한 것 같습니다. 여기 포럼에서 더 일찍 Habr의 기사를 이와 동일한 주제에 삽입했습니다.
교차 엔트로피라는 더 흥미로운 용어가 있습니다. 이것은 예측 변수가 변수, 비선형 관계에 적합한지 여부를 분석하는 방법인 통계에서 나온 것입니다.
동일한 의견, 기능 집합과 대상 간의 비선형 종속성을 찾고 있는 경우 이 곡선이 보여주는 차이점은 무엇입니까? 그리고 상관관계가 높은 예측변수의 제거에 대해서는 명시적이지 않습니다. mb 상관관계가 있고 상관관계가 없습니다 :) 예를 들어 편향이 있는 지표 세트를 제출하면 상관관계가 높게 깨어나지만 정보도
나는 예측 변수와 목표의 상관 관계 분석이 적어도 무언가를 줄 것이라고 믿지 않습니다. 밀접하게 상관된 값이 서로 전혀 의존하지 않는 예가 많이 있지만, http://pikabu.ru/story/lozhnyie_korrelyatsii_2287154 와 같이 하나에서 다른 값을 예측하는 것이 가능한 것 같습니다. 여기 포럼에서 더 일찍 Habr의 기사를 이와 동일한 주제에 삽입했습니다.
교차 엔트로피라는 더 흥미로운 용어가 있습니다. 이것은 예측 변수가 변수, 비선형 관계에 적합한지 여부를 분석하는 방법인 통계에서 나온 것입니다.
1. 아무도 상관 관계를 분석하지 않습니다. 우리는 예측 변수의 선택에 대해 이야기하고 있습니다.
2. 당신은 세 페이지 앞서 내 생각을 당신 자신의 말로 반복했습니다 - " 의존성은 상관관계의 특별한 경우입니다. 두 변수가 의존한다면 분명히 상관관계가 있습니다. 상관관계가 있다면 반드시 의존성이 있는 것은 아닙니다."
3. 상호 엔트로피는 상관 관계와 마찬가지로 기능적 종속성의 존재 측면에서 답을 제공하지 않습니다.
XOR 의 경우데이터 세트는 4개의 샘플로 구성될 수 있으며, 이것에서 본질은 변경되지 않습니다. {x,y,z} x,y - 기능 z - 대상
{-1,1,-1},{1,1,1},{1,-1-1},{-1,-1,1}
목표와 첫 번째 특성의 공분산을 계산합니다. mo = 0을 고려하면 다음과 같습니다. ((-1*-1) + (1*1) +(1*-1) +(-1*1))/ 4 = (1+1 -1-1)/4 = 0 상관관계도 0인 것이 분명하며 두 번째 기능과도 마찬가지입니다. 그러나 비선형 분류기의 경우 두 기능 모두 다음과 같습니다. 유효 이상
2개의 동등하게 상관된 예측 변수 - 더 낮은 상관 관계에 따라 무엇을 버릴까요? 어느 것이 덜 상관관계가 있습니까?
1. 아무도 상관 관계를 분석하지 않습니다. 우리는 예측 변수의 선택에 대해 이야기하고 있습니다.
2. 당신은 세 페이지 앞서 내 생각을 당신 자신의 말로 반복했습니다 - " 의존성은 상관관계의 특별한 경우입니다. 두 변수가 의존한다면 분명히 상관관계가 있습니다. 상관관계가 있다면 반드시 의존성이 있는 것은 아닙니다."
3. 상호 엔트로피는 상관 관계와 마찬가지로 기능적 종속성의 존재 측면에서 답을 제공하지 않습니다.
역상관관계는 종속관계가 아닙니까? 상관 곡선에 대한 의존성에 대해 어떻게 이야기할 수 있습니까? 저는 아무것도 이해하지 못합니다... 들판의 팝콘 수확 곡선과 부지런한 상인의 부화한 병아리 수 사이의 관계는 무엇일 수 있습니까? 관련 없는 현상 간의 무작위 상관 관계가 높은 경우 ns에 대해 더 나은 이유는 무엇입니까?
막심 드미트리예프스키 : 역상관관계는 종속관계가 아닙니까? 상관 곡선에 대한 의존성에 대해 어떻게 이야기 할 수 있습니까? 나는 아무것도 이해하지 못합니다 ... 들판의 팝콘 수확 곡선과 부지런한 상인의 부화 병아리 수 사이의 관계는 무엇입니까? 관련 없는 현상 간의 무작위 상관 관계가 높은 경우 ns에 대해 더 나은 이유는 무엇입니까?
아무것도 이해하지 못했습니다.
역 상관 관계는 무엇입니까?
상관 값이 있습니다. 그들 중 일부는 서로 기능적 관계가 있을 수 있고 일부는 잘못된 상관 관계가 있을 수 있습니다.
다시 한 번 - "의존성은 상관관계의 특수한 경우입니다. 두 변수가 의존한다면 분명히 상관관계가 있습니다. 상관관계가 있다고 해서 반드시 의존성이 있는 것은 아닙니다."
나는 예측 변수와 목표의 상관 관계 분석이 적어도 무언가를 줄 것이라고 믿지 않습니다.
밀접하게 상관된 값이 서로 전혀 의존하지 않는 예가 많이 있지만, http://pikabu.ru/story/lozhnyie_korrelyatsii_2287154 와 같이 하나에서 다른 값을 예측하는 것이 가능한 것 같습니다. 여기 포럼에서 더 일찍 Habr의 기사를 이와 동일한 주제에 삽입했습니다.
교차 엔트로피라는 더 흥미로운 용어가 있습니다. 이것은 예측 변수가 변수, 비선형 관계에 적합한지 여부를 분석하는 방법인 통계에서 나온 것입니다.
예가 있습니까?
들어오는 데이터의 행과 나가는 데이터의 행 표시 - 게시
XOR 의 경우 데이터 세트는 4개의 샘플로 구성될 수 있으며, 이것에서 본질은 변경되지 않습니다. {x,y,z} x,y - 기능 z - 대상
{-1,1,-1},{1,1,1},{1,-1-1},{-1,-1,1}
목표와 첫 번째 특성의 공분산을 계산합니다. mo = 0을 고려하면 다음과 같습니다. ((-1*-1) + (1*1) +(1*-1) +(-1*1))/ 4 = (1+1 -1-1)/4 = 0 상관관계도 0인 것이 분명하며 두 번째 기능과도 마찬가지입니다. 그러나 비선형 분류기의 경우 두 기능 모두 다음과 같습니다. 유효 이상
나는 예측 변수와 목표의 상관 관계 분석이 적어도 무언가를 줄 것이라고 믿지 않습니다.
밀접하게 상관된 값이 서로 전혀 의존하지 않는 예가 많이 있지만, http://pikabu.ru/story/lozhnyie_korrelyatsii_2287154 와 같이 하나에서 다른 값을 예측하는 것이 가능한 것 같습니다. 여기 포럼에서 더 일찍 Habr의 기사를 이와 동일한 주제에 삽입했습니다.
교차 엔트로피라는 더 흥미로운 용어가 있습니다. 이것은 예측 변수가 변수, 비선형 관계에 적합한지 여부를 분석하는 방법인 통계에서 나온 것입니다.
나는 예측 변수와 목표의 상관 관계 분석이 적어도 무언가를 줄 것이라고 믿지 않습니다.
밀접하게 상관된 값이 서로 전혀 의존하지 않는 예가 많이 있지만, http://pikabu.ru/story/lozhnyie_korrelyatsii_2287154 와 같이 하나에서 다른 값을 예측하는 것이 가능한 것 같습니다. 여기 포럼에서 더 일찍 Habr의 기사를 이와 동일한 주제에 삽입했습니다.
교차 엔트로피라는 더 흥미로운 용어가 있습니다. 이것은 예측 변수가 변수, 비선형 관계에 적합한지 여부를 분석하는 방법인 통계에서 나온 것입니다.
1. 아무도 상관 관계를 분석하지 않습니다. 우리는 예측 변수의 선택에 대해 이야기하고 있습니다.
2. 당신은 세 페이지 앞서 내 생각을 당신 자신의 말로 반복했습니다 - " 의존성은 상관관계의 특별한 경우입니다. 두 변수가 의존한다면 분명히 상관관계가 있습니다. 상관관계가 있다면 반드시 의존성이 있는 것은 아닙니다."
3. 상호 엔트로피는 상관 관계와 마찬가지로 기능적 종속성의 존재 측면에서 답을 제공하지 않습니다.
XOR 의 경우 데이터 세트는 4개의 샘플로 구성될 수 있으며, 이것에서 본질은 변경되지 않습니다. {x,y,z} x,y - 기능 z - 대상
{-1,1,-1},{1,1,1},{1,-1-1},{-1,-1,1}
목표와 첫 번째 특성의 공분산을 계산합니다. mo = 0을 고려하면 다음과 같습니다. ((-1*-1) + (1*1) +(1*-1) +(-1*1))/ 4 = (1+1 -1-1)/4 = 0 상관관계도 0인 것이 분명하며 두 번째 기능과도 마찬가지입니다. 그러나 비선형 분류기의 경우 두 기능 모두 다음과 같습니다. 유효 이상
2개의 동등하게 상관된 예측 변수 - 더 낮은 상관 관계에 따라 무엇을 버릴까요? 어느 것이 덜 상관관계가 있습니까?
1. 아무도 상관 관계를 분석하지 않습니다. 우리는 예측 변수의 선택에 대해 이야기하고 있습니다.
2. 당신은 세 페이지 앞서 내 생각을 당신 자신의 말로 반복했습니다 - " 의존성은 상관관계의 특별한 경우입니다. 두 변수가 의존한다면 분명히 상관관계가 있습니다. 상관관계가 있다면 반드시 의존성이 있는 것은 아닙니다."
3. 상호 엔트로피는 상관 관계와 마찬가지로 기능적 종속성의 존재 측면에서 답을 제공하지 않습니다.
역상관관계는 종속관계가 아닙니까? 상관 곡선에 대한 의존성에 대해 어떻게 이야기 할 수 있습니까? 나는 아무것도 이해하지 못합니다 ... 들판의 팝콘 수확 곡선과 부지런한 상인의 부화 병아리 수 사이의 관계는 무엇입니까? 관련 없는 현상 간의 무작위 상관 관계가 높은 경우 ns에 대해 더 나은 이유는 무엇입니까?
아무것도 이해하지 못했습니다.
역 상관 관계는 무엇입니까?
상관 값이 있습니다. 그들 중 일부는 서로 기능적 관계가 있을 수 있고 일부는 잘못된 상관 관계가 있을 수 있습니다.
다시 한 번 - " 의존성은 상관관계의 특수한 경우입니다. 두 변수가 의존한다면 분명히 상관관계가 있습니다. 상관관계가 있다고 해서 반드시 의존성이 있는 것은 아닙니다."
그리고 다시 한 번 - 오늘날에는 기능적 의존성과 잘못된 상관 관계를 구별하는 방법이 없습니다.
분석만.
아무것도 이해하지 못했습니다.
역 상관 관계는 무엇입니까?
상관 값이 있습니다. 그들 중 일부는 서로 기능적 관계가 있을 수 있고 일부는 잘못된 상관 관계가 있을 수 있습니다.
다시 한 번 - " 의존성은 상관관계의 특별한 경우입니다. 두 변수가 의존한다면 분명히 상관관계가 있습니다. 상관관계가 있다면 반드시 의존성이 있는 것은 아닙니다."
음, 두 변수가 역상관관계를 가진다면 어떻게 될까요? 유로와 프랑의 따옴표처럼. 의존성은 분명히 있지만 상관관계는 없다
음, 두 변수가 역상관관계를 가진다면 어떻게 될까요? 유로와 프랑의 따옴표처럼. 의존성은 분명히 있지만 상관관계는 없다
나는 여전히 이해하지 못합니다 - 역 상관 관계 또는 상관 관계가 없습니까?
또는 두 개의 임의 계열의 상관 계수가 -1인 경우 "상관 관계가 없음"이라고 생각하십니까?
알았어.....