Cualquiera recibió sugerencias de biblioteca o código sobre cómo trazar un par de árboles de muestra de: getTree(rfobj, k, labelVar=TRUE) (Sí, sé que se supone que no debes hacer esto operacionalmente, RF es una caja negra, etc., etc.) Quiero verificar visualmente el estado de un árbol para ver...
Tengo la impresión de que cuando las personas se refieren a una red de "creencias profundas", se trata básicamente de una red neuronal pero muy grande. ¿Es esto correcto o una red de creencias profundas también implica que el algoritmo en sí mismo es diferente (es decir, no alimenta la red neuronal...
¿Hay un propósito específico en términos de eficiencia o funcionalidad por qué el algoritmo k-means no usa, por ejemplo, coseno (des) similitud como una métrica de distancia, sino que solo puede usar la norma euclidiana? En general, ¿cumplirá y será correcto el método K-means cuando se consideren o...
La agrupación jerárquica se puede representar mediante un dendrograma. Cortar un dendrograma a cierto nivel da un conjunto de grupos. Cortar a otro nivel da otro conjunto de grupos. ¿Cómo elegirías dónde cortar el dendrograma? ¿Hay algo que podamos considerar un punto óptimo? Si miro un dendrograma...
¿Es posible tener una ecuación de regresión (múltiple) con dos o más variables dependientes? Claro, podría ejecutar dos ecuaciones de regresión separadas, una para cada DV, pero eso no parece capturar ninguna relación entre los dos
En la literatura sobre modelos jerárquicos / multinivel he leído a menudo sobre "modelos anidados" y "modelos no anidados", pero ¿qué significa esto? ¿Podría alguien darme algunos ejemplos o contarme sobre las implicaciones matemáticas de esta
Cuando intenta ajustar modelos a un gran conjunto de datos, el consejo común es dividir los datos en tres partes: el conjunto de datos de capacitación, validación y prueba. Esto se debe a que los modelos generalmente tienen tres "niveles" de parámetros: el primer "parámetro" es la clase de modelo...
La temporada navideña me ha dado la oportunidad de acurrucarme junto al fuego con The Elements of Statistical Learning . Viniendo desde una perspectiva econométrica (frecuentista), tengo problemas para comprender los usos de los métodos de contracción, como la regresión de crestas, el lazo y la...
Soy bastante evangelista con respecto al uso de razones de probabilidad para representar la evidencia objetiva a favor / en contra de un fenómeno dado. Sin embargo, hace poco aprendí que el factor Bayes cumple una función similar en el contexto de los métodos bayesianos (es decir, el anterior...
Entiendo que el Jeffreys anterior es invariante bajo re-parametrización. Sin embargo, lo que no entiendo es por qué se desea esta propiedad. ¿Por qué no querrías el cambio previo bajo un cambio de
Veo que muchos algoritmos de aprendizaje automático funcionan mejor con la cancelación media y la ecualización de covarianza. Por ejemplo, las redes neuronales tienden a converger más rápido, y K-Means generalmente ofrece una mejor agrupación con características preprocesadas. No veo que la...
Es una práctica común aplicar PCA (análisis de componentes principales) antes de un algoritmo de agrupamiento (como k-means). Se cree que mejora los resultados de agrupamiento en la práctica (reducción de ruido). Sin embargo, estoy interesado en un estudio comparativo y en profundidad de la...
Estoy a punto de presentar la tabla normal estándar en mi clase introductoria de estadísticas, y eso me hizo preguntarme: ¿quién creó la primera tabla normal estándar? ¿Cómo lo hicieron antes de que aparecieran las computadoras? Me estremezco al pensar en alguien con fuerza bruta que calcula mil...
El título del Comentario en Nature Scientists se levanta contra la significación estadística comienza con: Valentin Amrhein, Sander Greenland, Blake McShane y más de 800 signatarios piden el fin de los reclamos publicitados y el rechazo de posibles efectos cruciales. y luego contiene...
¿De qué manera (maneras?) Hay para explicar visualmente qué es ANOVA? Cualquier referencia, enlace (s) (paquetes R?) Será bienvenida.
Por lo que sé, usar el lazo para la selección de variables maneja el problema de las entradas correlacionadas. Además, dado que es equivalente a la regresión de ángulo mínimo, no es lenta computacionalmente. Sin embargo, muchas personas (por ejemplo, personas que conozco haciendo bioestadística)...
En otros contextos, ortogonal significa "en ángulo recto" o "perpendicular". ¿Qué significa ortogonal en un contexto estadístico? Gracias por cualquier
Supongamos que tenemos a alguien construyendo un modelo predictivo, pero que alguien no está necesariamente versado en los principios estadísticos o de aprendizaje automático adecuados. Tal vez estamos ayudando a esa persona mientras está aprendiendo, o tal vez esa persona está utilizando algún...
He producido modelos aditivos generalizados para la deforestación. Para tener en cuenta la autocorrelación espacial, he incluido la latitud y la longitud como un término de interacción suavizado (es decir, s (x, y)). He basado esto en la lectura de muchos artículos en los que los autores dicen...
Veo que una vez de las veinte pruebas totales que realizan, , por lo que suponen erróneamente que durante una de las veinte pruebas, el resultado es significativo ( ).p<0.05p<0.05p < 0.050.05=1/200.05=1/200.05 = 1/20 xkcd jelly bean comic - "Significativo" Título: significativo Desplácese...