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MORE ON THE EAGLESWeek 14 NFL predictions: Rounding up the experts' picks for Eagles-RamsFOX seeks actors to be Los Angeles Rams fans for Eagles gameMailbag: Where does Doug Pederson rank among the 2016 NFL coaching hires. Zach Ertz returns to practiceNot only will the game feature a matchup of two of the top teams in the NFC, it will also be the first head-to-head matchup between Rams quarterback (and former No.

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In other words, expect a tight game on Sunday, one in which almost anything can happen. See this section for more details. Make sure to use the full path if the file is not in your current directory. As with all BigML. You can get jq here. In the Datasets Section you can learn how customize the parsing rules and other options when converting a datasource to a dataset.

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Each field in your source is automatically assigned an id that you can later use as a parameter in models and predictions. In the Models Section you will learn how to customize the input fields or the objective field. You can use this id to retrieve the prediction later on. The predicted value is found in the prediction object, keyed by the corresponding objective field id.

A quick start guide for the impatient is here. You can use BigML. That is to say, using BigML. Fully white-box access to your datasets, models, clusters and anomaly detectors. Asynchronous creation of resources.

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The four original BigML resources are: source, dataset, model, and prediction. As shown in the picture below, the most basic flow consists of using some local (or remote) training data to create a source, then using the source to create a dataset, later using the dataset to create a model, and, finally, using the model and new input data to create a prediction.

The training data is usually in tabular format. Each row in the data represents an instance (or example) and each column a field (or attribute). These fields are also known as predictors or covariates.

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When the machine learning task to learn from training data is supervised one of the columns (usually the last column) represents a special attribute known as objective field (or target) that assigns a label (or class) to each instance.

The training data in this format is named labeled and the machine learning task to learn from is named supervised learning. Once a source is created, it can be used to create multiple datasets. Likewise, a dataset can be used to create multiple models and a model can be used to create multiple predictions.

A model can be either a classification or a regression model depending on whether the objective field is respectively categorical or numeric. Often an ensemble (or collection of models) can perform better than just a single model. Thus, a dataset can also be used to create an ensemble instead of a single model. A dataset can also be used to create a cluster or an anomaly detector.

Clusters and Anomaly Detectors are both built using unsupervised learning and therefore an objective field is not needed. In these cases, the training data is named unlabeled.

A centroid is to a cluster what a prediction is to a model. Likewise, an anomaly score is to an anomaly detector what a prediction is to a model. There are scenarios where generating predictions for a relative big collection of input data is very convenient.

For these scenarios, BigML.To be clear: Whoever signs him controls him for at least six years. Zack Cozart, SS: What to make of a guy who put up his best year, by far, in his age-31 season. He came back strong in his first full year after Tommy John surgery. He too rebounded nicely after missing 2016 due to TJ surgery. He has come a long way since the Yankees traded him to the Twins for Miguel Sulbaran in 2014.

The last time he explored the market, George W.

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Bush was the U. He opted out of his Baltimore deal after a great year with the Orioles. Yet another returnee from TJ surgery and another opt-out guy he enjoyed a Rockies renaissance before tiring. His health now has to be a concern after two straight years with heavy disabled-list time.

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Send to Email Address Your Name Your Email Address document.In such cases, in order to understand the nature of the variable in question, you should look for a way to quantitatively identify the two sub-samples.

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To index Purpose (What is Correlation. The measurement scales used should be at least interval scales, but other correlation coefficients are available to handle other types of data. Correlation coefficients can range from -1. The value of -1. A value of 0. The most widely-used type of correlation coefficient is Pearson r, also called linear or product- moment correlation.

Simple Linear Correlation (Pearson r). Pearson correlation (hereafter called correlation), assumes that the two variables are measured on at least interval scales (see Elementary Concepts), and it determines the extent to which values of the two variables are "proportional" to each other. The value of correlation (i. This line is called the regression line or least squares line, because it is determined such that the sum of the squared distances of all the data points from the line is the lowest possible.

How to Interpret the Values of Correlations. As mentioned before, the correlation coefficient (r) represents the linear relationship between two variables.

If the correlation coefficient is squared, then the resulting value (r2, the coefficient of determination) will represent the proportion of common variation in the two variables (i. In order to evaluate the correlation between variables, it is important to know this "magnitude" or "strength" as well as the significance of the correlation. The significance level calculated for each correlation is a primary source of information about the reliability of the correlation.

As explained before (see Elementary Concepts), the significance of a correlation coefficient of a particular magnitude will change depending on the size of the sample from which it was computed.

The test of significance is based on the assumption that the distribution of the residual values (i. However, Monte Carlo studies suggest that meeting those assumptions closely is not absolutely crucial if your sample size is not very small and when the departure from normality is not very large.

It is impossible to formulate precise recommendations based on those Monte- Carlo results, but many researchers follow a rule of thumb that if your sample size is 50 or more then serious biases are unlikely, and if your sample size is over 100 then you should not be concerned at all with the normality assumptions.

Outliers are atypical (by definition), infrequent observations. Because of the way in which the regression line is determined (especially the fact that it is based on minimizing not the sum of simple distances but the sum of squares of distances of data points from the line), outliers have a profound influence on the slope of the regression line and consequently on the value of the correlation coefficient.

A single outlier is capable of considerably changing the slope of the regression line and, consequently, the value of the correlation, as demonstrated in the following example. Note, that as shown on that illustration, just one outlier can be entirely responsible for a high value of the correlation that otherwise (without the outlier) would be close to zero. Needless to say, one should never base important conclusions on the value of the correlation coefficient alone (i.

Note that if the sample size is relatively small, then including or excluding specific data points that are not as clearly "outliers" as the one shown in the previous example may have a profound influence on the regression line (and the correlation coefficient).

Typically, we believe that outliers represent a random error that we would like to be able to control. Unfortunately, there is no widely accepted method to remove outliers automatically (however, see the next paragraph), thus what we are left with is to identify any outliers by examining a scatterplot of each important correlation. Needless to say, outliers may not only artificially increase the value of a correlation coefficient, but they can also decrease the value of a "legitimate" correlation.

See also Confidence Ellipse. Quantitative Approach to Outliers. Some researchers use quantitative methods to exclude outliers. In some areas of research, such "cleaning" of the data is absolutely necessary.


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