Mi entrenamiento estadístico se basa en estadísticas matemáticas, y tomar estas clases de métodos en mi EM es un poco impactante en este momento; Actualmente es difícil para mí comprender algunos de estos métodos "aplicados" ya que no tengo experiencia en la industria. Uno de los temas de los que...
¿Hay algún sistema conocido de clasificación o clasificación, similar a Elo, para eventos de múltiples participantes? Por ejemplo, ¿un sistema que puede calificar varias formas de carrera (auto, descenso, caballo, etc.) u otros deportes individuales (golf, por
Estoy haciendo clasificación de imágenes usando el aprendizaje automático. Supongamos que tengo algunos datos de entrenamiento (imágenes) y los dividiré en conjuntos de entrenamiento y validación. Y también quiero aumentar los datos (producir nuevas imágenes de las originales) mediante rotaciones...
Inspirado por mi otra pregunta , me gustaría preguntar cómo se encuentra el modo de una función de densidad de probabilidad (PDF) de una función f(x)f(x)f(x) . ¿Hay algún procedimiento de "libro de cocina" para esto? Aparentemente, esta tarea es mucho más difícil de lo que parece al...
Al observar los vectores propios de la matriz de covarianza, obtenemos las direcciones de varianza máxima (el primer vector propio es la dirección en la que los datos varían más, etc.); Esto se llama análisis de componentes principales (PCA). Me preguntaba qué significaría mirar los vectores /...
¿Por qué el área bajo la curva ROC es la probabilidad de que un clasificador clasifique una instancia "positiva" elegida al azar (de las predicciones recuperadas) más alta que una instancia "positiva" elegida al azar (de la clase positiva original)? ¿Cómo se prueba matemáticamente esta afirmación...
Todos los ejemplos que encontré usando creencias profundas o redes neuronales convolucionales las usan para la clasificación de imágenes, detección de caracteres o reconocimiento de voz. ¿Las redes neuronales profundas también son útiles para las tareas de regresión clásicas, donde las...
He estado leyendo algunos documentos, y no estoy claro acerca de las definiciones específicas de Efecto de tratamiento promedio (ATE) y Efecto de tratamiento marginal (MTE). ¿Son lo mismo? De acuerdo con Austin ... Un efecto condicional es el efecto promedio, a nivel de sujeto, de mover un...
El tratamiento clásico de la inferencia estadística se basa en el supuesto de que existe una estadística correctamente especificada. Es decir, la distribución P∗(Y)P∗(Y)\mathbb{P}^*(Y) que generó los datos observados yyy es parte del modelo estadístico MM\mathcal{M} :
Pregunta: ¿Cuáles son las ventajas / desventajas de usar uno antes que otro para la selección de variables? Supongamos que tengo la probabilidad: donde puedo poner cualquiera de las anteriores: w i ∼ π δ 0 + ( 1 - π ) N ( 0 , 100 )y∼N(Xw,σ2I)y∼N(Xw,σ2I)y\sim\mathcal{N}(Xw,\sigma^2I) o: w i ∼...
Como parte de la salida de un modelo lineal generalizado, la desviación nula y residual se utilizan para evaluar el modelo. A menudo veo las fórmulas para estas cantidades expresadas en términos de la probabilidad de registro del modelo saturado, por ejemplo: /stats//a/113022/22199 , Regresión...
Estoy buscando implementar un modelo dinámico para recomendar una película a un usuario. La recomendación debe actualizarse cada vez que el usuario mira una película o la califica. Para simplificar, estoy pensando en tener en cuenta dos factores: las calificaciones pasadas de otras películas por...
No puedo entender Thompson Sampling y cómo funciona. Estaba leyendo sobre Multi Arm Bandit y después de leer el algoritmo de confianza superior, muchos textos sugirieron que Thompson Sampling funciona mejor que UCB. ¿Qué es Thompson Sampling, en términos simples o simples? No dude en proporcionar...
Al explicar por qué no correlacionado no implica independiente, hay varios ejemplos que involucran un montón de variables aleatorias, pero todas parecen tan abstractas: 1 2 3 4 . Esta respuesta parece tener sentido. Mi interpretación: una variable aleatoria y su cuadrado pueden no estar...
Soy un graduado de negocios y economía que actualmente estudia para una maestría en ingeniería de datos. Mientras estudiaba la regresión lineal (LR) y luego el análisis de series de tiempo (TS), surgió una pregunta en mi mente. ¿Por qué crear un método completamente nuevo, es decir, series de...
Contexto : Quiero trazar una línea en un diagrama de dispersión que no aparece paramétrico, por lo tanto, estoy usando geom_smooth()en ggploten R. Devuelve automáticamente. geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method...
Esta es una pregunta sobre una práctica o método seguido por algunos de mis colegas. Al hacer un modelo de regresión logística, he visto a personas reemplazar las variables categóricas (o variables continuas que están agrupadas) con su respectivo peso de evidencia (WoE). Se supone que esto se hace...
Estoy tomando un curso sobre modelos de regresión y una de las propiedades proporcionadas para la regresión lineal es que los residuos siempre suman cero cuando se incluye una intersección. ¿Alguien puede dar una buena explicación de por qué este es el caso?
En Pensamiento, rápido y lento , Daniel Kahneman plantea la siguiente pregunta hipotética: (P. 186) Julie actualmente es estudiante de último año en una universidad estatal. Leía con fluidez cuando tenía cuatro años. ¿Cuál es su promedio de calificaciones (GPA)? Su intención es ilustrar cómo a...
En la regresión de cresta, la función objetivo a minimizar es:RSS+λ∑β2j.RSS+λ∑βj2.\text{RSS}+\lambda \sum\beta_j^2. ¿Se puede optimizar esto utilizando el método multiplicador de Lagrange? ¿O es una diferenciación