Estoy tratando de entender la curva de recuperación de precisión, entiendo qué son la precisión y la recuperación, pero lo que no entiendo es el valor de "línea de base". Estaba leyendo este enlace https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-precision-recall-plot/ y no...
Cuando se ejecuta un ANOVA, se nos dice que ciertos supuestos de la prueba deben estar presentes para que sea aplicable a los datos. Nunca entendí la razón de por qué los siguientes supuestos eran necesarios para que la prueba funcionara: La varianza de su variable dependiente (residuos) debe ser...
Recientemente leí este artículo sobre la entropía de una distribución de probabilidad discreta. Describe una buena manera de pensar en la entropía como los bits de número esperados (al menos cuando se usa en su definición de entropía) necesarios para codificar un mensaje cuando su codificación es...
Durante el entrenamiento de un clasificador binario de red neuronal simple obtengo un alto valor de pérdida, usando entropía cruzada. A pesar de esto, el valor de precisión en el conjunto de validación es bastante bueno. ¿Tiene algún significado? ¿No hay una correlación estricta entre pérdida y...
Estoy trabajando en un problema de agrupación de texto. Los datos contienen varias oraciones. ¿Existe un buen algoritmo que alcanza una alta precisión en textos cortos? ¿Puedes proporcionar buenas referencias? Algoritmos como KMeans, el agrupamiento espectral no funciona bien para este problema....
Hay mucha literatura que enfatiza el método de maximización de expectativas en los modelos de mezcla (mezcla de Gauss, modelo oculto de Markov, etc.). ¿Por qué EM es importante? EM es solo una forma de hacer optimización y no se usa ampliamente como método basado en gradiente (gradiente decente o...
Preguntas ¿Depende de si el árbol es poco profundo o profundo? ¿O podemos decir esto independientemente de la profundidad / niveles del árbol? ¿Por qué el sesgo es bajo y la varianza alta? Por favor explique intuitivamente y
Tengo un modelo de predicción probado con cuatro métodos, como puede ver en la figura del diagrama de caja a continuación. El atributo que predice el modelo está en el rango de 0-8. Puede notar que hay un valor atípico de límite superior y tres valores atípicos de límite inferior indicados por...
Me gustaría recibir consejos sobre cómo agrupar los gráficos / estadísticas de calibración después de una imputación múltiple. En el contexto del desarrollo de modelos estadísticos para predecir un evento futuro (p. Ej., Utilizando datos de registros hospitalarios para predecir la supervivencia o...
Sea {Xi}ni=1{Xi}i=1n\{X_i\}_{i=1}^n una familia de variables aleatorias iid que toman valores en [0,1][0,1][0,1] , que tienen una media μμ\mu y una varianza σ2σ2\sigma^2 . P ( | ˉ X - μ | > ε ) ≤ σ 2 proporciona un intervalo de confianza simple para la media, usando σσ\sigma siempre que se...
Tengo dos conjuntos de datos (fuente y datos de destino) que siguen la distribución diferente. Estoy usando MMD, que es una distribución de distancia no paramétrica, para calcular la distribución marginal entre los datos de origen y destino. fuente de datos, Xs datos objetivo, Xt Adaptación...
Estoy luchando por comprender las distribuciones infladas cero. ¿Qué son? ¿Cuál es el punto de? Si tengo datos con muchos ceros, entonces podría ajustar una regresión logística primero calcular la probabilidad de ceros, y luego podría eliminar todos los ceros, y luego ajustar una regresión regular...
¿Es el promedio de múltiples matrices definidas positivas necesariamente definidas positivamente o semi-definidas positivas? El promedio es el promedio de elementos
¿Podría alguien explicarme por qué necesita normalizar los datos cuando usa K vecinos más cercanos? He intentado buscar esto, pero parece que todavía no puedo entenderlo. Encontré el siguiente enlace: https://discuss.analyticsvidhya.com/t/why-it-is-necessary-to-normalize-in-knn/2715 Pero en...
Creo que tengo una confusión fundamental sobre cómo funcionan las funciones en la regresión logística (o tal vez solo funciona en su conjunto). ¿Cómo es que la función h (x) produce la curva que se ve a la izquierda de la imagen? Veo que este es un gráfico de dos variables, pero estas dos...
Soy un novato en estadísticas, así que ¿podrían ayudarme aquí? Mi pregunta es la siguiente: ¿Qué significa realmente la varianza agrupada ? Cuando busco una fórmula para la varianza agrupada en Internet, encuentro mucha literatura usando la siguiente fórmula (por ejemplo, aquí:...
http://www.deeplearningbook.org/contents/ml.html La página 116 explica el error de bayes de la siguiente manera El modelo ideal es un oráculo que simplemente conoce la verdadera distribución de probabilidad que genera los datos. Incluso un modelo de este tipo aún incurrirá en algún error en...
Prácticamente cualquier base de datos que queremos hacer predicciones utilizando algoritmos de aprendizaje automático encontrará valores faltantes para algunas de las características. Existen varios enfoques para abordar este problema, para excluir líneas que tienen valores faltantes hasta que se...
Entiendo el razonamiento detrás de dividir los datos en un conjunto de prueba y un conjunto de validación. También entiendo que el tamaño de la división dependerá de la situación, pero generalmente variará de 50/50 a 90/10. Construí un RNN para corregir la ortografía y comenzar con un conjunto de...
Estoy tratando de aprender a usar las redes neuronales. Estaba leyendo este tutorial . Después de ajustar una red neuronal en una serie temporal utilizando el valor en para predecir el valor en el autor obtiene el siguiente gráfico, donde la línea azul es la serie temporal, el verde es la...