Parece que en la probabilidad cotidiana (no en la física cuántica), las probabilidades son realmente solo un sustituto de un desconocido. Tome un lanzamiento de moneda, por ejemplo. Decimos que es "aleatorio", un cambio de cabeza del 50% y una probabilidad del 50% de cruz. Sin embargo, si supiera...
En aplicación de la Tensorflow ResNet , encuentro que utilizan la variación de escala inicializador, también encuentro Xavier inicializador es popular. No tengo mucha experiencia en esto, ¿qué es mejor en la
Recientemente he aprendido que una de las formas de encontrar mejores soluciones para los problemas de LA es mediante la creación de funciones. Se puede hacer eso, por ejemplo, sumando dos características. Por ejemplo, poseemos dos características: "ataque" y "defensa" de algún tipo de héroe....
La siguiente cita proviene del famoso trabajo de investigación Significación estadística para estudios de genoma amplio de Storey y Tibshirani (2003): Por ejemplo, una tasa de falsos positivos del 5% significa que, en promedio, el 5% de las características verdaderamente nulas en el estudio se...
Dediqué mucho tiempo al desarrollo de métodos y software para validar modelos predictivos en el dominio estadístico frecuentista tradicional. Al poner en práctica más ideas bayesianas y enseñar, veo algunas diferencias clave que aceptar. Primero, el modelo predictivo bayesiano le pide al analista...
Contexto El gaussiano multivariante aparece con frecuencia en Machine Learning y los siguientes resultados se utilizan en muchos libros y cursos de ML sin las derivaciones. Datos dados en forma de una matriz de dimensiones , si suponemos que los datos siguen una distribución gaussiana de...
Del libro de texto Pronósticos: Principios y práctica de Rob J Hyndman y George Athanasopoulos , específicamente la sección sobre medición de precisión : Un método de pronóstico que minimiza el MAE conducirá a pronósticos de la mediana, mientras que minimizar el RMSE conducirá a pronósticos de...
Estaba haciendo algo de trabajo en scipy y surgió una conversación con un miembro del grupo central scipy si una variable aleatoria discreta no negativa puede tener un momento indefinido. Creo que tiene razón, pero no tengo una prueba a mano. ¿Alguien puede mostrar / probar este reclamo? (o si esta...
¿Hay algún ejemplo en el que dos pruebas defendibles diferentes con probabilidades proporcionales conducirían a inferencias marcadamente diferentes (e igualmente defendibles), por ejemplo, donde los valores p son orden de magnitud muy separados, pero el poder de las alternativas es similar? Todos...
Estoy leyendo sobre dos técnicas populares de interpretación de modelos post hoc: LIME y SHAP Tengo problemas para comprender la diferencia clave en estas dos técnicas. Para citar a Scott Lundberg , el cerebro detrás de SHAP: Los valores SHAP vienen con las ventajas de estimación local de...
He estado trabajando con algunos datos que tienen algunos problemas con las mediciones repetidas. Al hacerlo, noté un comportamiento muy diferente entre lme()y lmer()usando mis datos de prueba y quiero saber por qué. El conjunto de datos falsos que creé tiene medidas de altura y peso para 10...
Estoy tratando de escribir un programa en R que simule números pseudoaleatorios de una distribución con la función de distribución acumulativa: F(x)=1−exp(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)=1−exp(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)= 1-\exp \left(-ax-\frac{b}{p+1}x^{p+1}\right), \quad x \geq 0 donde...
He realizado algunas investigaciones sobre el sobreajuste y la falta de adaptación, y he entendido cuáles son exactamente, pero no puedo encontrar los motivos. ¿Cuáles son las principales razones para el sobreajuste y la falta de adaptación? ¿Por qué enfrentamos estos dos problemas al entrenar un...
¿Existe una diferencia conceptual o de procedimiento entre ajustar un modelo a datos y ajustar datos a modelos? Se puede ver un ejemplo de la primera redacción en https://courses.washington.edu/matlab1/ModelFitting.html , y de la segunda en
Tengo dos variables que no muestran mucha correlación cuando se grafican entre sí tal como están, pero una relación lineal muy clara cuando trazo los registros de cada variable contra la otra. Así que terminaría con un modelo del tipo: log(Y)=alog(X)+blog(Y)=alog(X)+b\log(Y) = a \log(X) + b ,...
Estoy trabajando en la clasificación de la etapa del sueño. Leí algunos artículos de investigación sobre este tema, muchos de ellos usaron SVM o método de conjunto. ¿Es una buena idea usar una red neuronal convolucional para clasificar la señal EEG unidimensional? Soy nuevo en este tipo de...
La aplicación de la función softmax en un vector producirá "probabilidades" y valores entre y . 000111 Pero también podemos dividir cada valor por la suma del vector y eso producirá probabilidades y valores entre y .000111 Leí la respuesta aquí, pero dice que la razón es porque es diferenciable,...
La idea "fundamental" de las estadísticas para estimar los parámetros es la máxima probabilidad . Me pregunto cuál es la idea correspondiente en el aprendizaje automático. Qn 1. ¿Sería justo decir que la idea 'fundamental' en el aprendizaje automático para estimar parámetros es: 'Funciones de...
¿Cuál es la diferencia entre minería de datos y análisis estadístico? Para algunos antecedentes, mi educación estadística ha sido, creo, bastante tradicional. Se plantea una pregunta específica, se diseña una investigación y se recopilan y analizan datos para ofrecer una idea de esa pregunta. Como...
¿Podría informarme, por favor, cómo puedo calcular la probabilidad condicionada de varios eventos? por ejemplo: P (A | B, C, D) -? Yo sé eso: P (A | B) = P (A B) / P (B)∩∩\cap Pero, desafortunadamente, no puedo encontrar ninguna fórmula si un evento A depende de varias variables. Gracias por...