Estaba revisando los documentos de convolución de Keras y he encontrado dos tipos de convulsiones Conv1D y Conv2D. Hice una búsqueda en la web y esto es lo que entiendo sobre Conv1D y Conv2D; Conv1D se usa para secuencias y Conv2D usa para imágenes. Siempre pensé que las redes de convolución...
He estado leyendo sobre el estimador James-Stein. Se define, en estas notas , como θ^=(1−p−2∥X∥2)Xθ^=(1−p−2‖X‖2)X \hat{\theta}=\left(1 - \frac{p-2}{\|X\|^2}\right)X He leído la prueba pero no entiendo la siguiente declaración: Geométricamente, el estimador James-Stein reduce cada componente de...
Encontré una pregunta de entrevista: Hay un tren rojo que viene cada 10 minutos. Hay un tren azul que viene cada 15 minutos. Ambos comienzan desde un momento aleatorio, por lo que no tiene ningún horario. Si llega a la estación a una hora aleatoria y toma un tren que viene primero, ¿cuál es el...
Entiendo que cuando se utiliza un enfoque bayesiano para estimar los valores de los parámetros: La distribución posterior es la combinación de la distribución previa y la distribución de probabilidad. Simulamos esto generando una muestra de la distribución posterior (por ejemplo, usando un...
Entiendo la estructura básica del autoencoder variacional y el autoencoder normal (determinista) y las matemáticas detrás de ellos, pero ¿cuándo y por qué preferiría un tipo de autoencoder al otro? Todo lo que puedo pensar es que la distribución previa de variables latentes del autoencoder...
SARSA y Q Learning son algoritmos de aprendizaje de refuerzo que funcionan de manera similar. La diferencia más notable es que SARSA está en la política, mientras que Q Learning está fuera de la política. Las reglas de actualización son las siguientes: Q
Mi novia recientemente consiguió un trabajo de ventas y comercio en un banco importante. Animada por su nuevo trabajo, cree que puede predecir si las existencias subirán o bajarán al final del mes más que la posibilidad (¡cree que incluso puede hacerlo con un 80% de precisión!) Soy muy escéptico...
La pregunta puede sonar un poco extraña porque soy nuevo en la inferencia estadística y las redes neuronales. Cuando en problemas de clasificación usando redes neuronales decimos que queremos aprender una función que mapea el espacio de las entradas , al espacio de las salidas...
He estado buscando métodos de aprendizaje semi-supervisados y he encontrado el concepto de "pseudo-etiquetado". Según tengo entendido, con pseudo-etiquetado tiene un conjunto de datos etiquetados, así como un conjunto de datos sin etiquetar. Primero entrena un modelo solo con los datos...
Muchas fuentes fechan el diseño clásico de "diagrama de caja" para John Tukey y su "diagrama esquemático" de 1970. El diseño parece haberse mantenido relativamente estático desde entonces, ya que la versión reducida de Edward Tufte del diagrama de caja no se dio cuenta, mientras que Las gráficas de...
Estoy leyendo el libro de Estadísticas (Freeman, Pisani, Purves) y estoy tratando de reproducir un ejemplo en el que se lanza una moneda, digamos 50 veces, el número de caras contadas y esto se repite, digamos 1,000 veces. Primero, mantuve el número de lanzamientos (tamaño de muestra) en 1000 y...
Pensé en este problema en la ducha, estaba inspirado en las estrategias de inversión. Digamos que había un árbol de dinero mágico. Todos los días, puede ofrecer una cantidad de dinero al árbol de dinero y lo triplicará o lo destruirá con una probabilidad de 50/50. Inmediatamente nota que, en...
Entonces aquí estoy estudiando inferencia. Me gustaría que alguien pudiera enumerar las ventajas de la familia exponencial. Por familia exponencial, me refiero a las distribuciones que se dan como F( x | θ ) = h ( x ) exp{ η( θ ) T( x ) - B ( θ )
He estado leyendo el informe de EIA y este complot captó mi atención. Ahora quiero poder crear el mismo tipo de trama. Muestra la evolución de la productividad energética entre dos años (1990-2015) y agrega el valor de cambio entre estos dos períodos. ¿Cuál es el nombre de este tipo de trama?...
En tamaños de ventana más pequeños, la n log nordenación podría funcionar. ¿Hay algún algoritmo mejor para lograr
Estoy buscando un libro o un recurso en línea que explique diferentes tipos de entropía, como Sample Entropy y Shannon Entropy, y sus ventajas y desventajas. ¿Alguien me puede apuntar en la dirección
Actualmente estoy usando el entrenamiento de Viterbi para un problema de segmentación de imágenes. Quería saber cuáles son las ventajas / desventajas de usar el algoritmo Baum-Welch en lugar del entrenamiento de Viterbi.
Estoy usando la regresión de cresta en datos altamente multicolineales. Usando OLS obtengo grandes errores estándar en los coeficientes debido a la multicolinealidad. Sé que la regresión de crestas es una forma de lidiar con este problema, pero en todas las implementaciones de regresión de crestas...
Si queremos ver visiblemente la distribución de datos continuos, ¿cuál entre el histograma y el pdf debería usarse? ¿Cuáles son las diferencias, no en cuanto a fórmulas, entre el histograma y el
Soy el autor del paquete ez para R, y estoy trabajando en una actualización para incluir el cálculo automático de las razones de probabilidad (LR) en la salida de ANOVA. La idea es proporcionar un LR para cada efecto que sea análogo a la prueba de ese efecto que logra el ANOVA. Por ejemplo, el LR...