Estoy leyendo sobre la inferencia bayesiana y me encontré con la frase "la integración numérica de la probabilidad marginal es demasiado costosa" No tengo experiencia en matemáticas y me preguntaba qué significa exactamente caro aquí. ¿Es solo en términos de potencia de cálculo o hay algo más?...
Supongamos que tengo son iid y quiero hacer una prueba de hipótesis de que es 0. Supongamos que tengo una gran ny puedo usar el Teorema del límite central. También podría hacer una prueba de que es 0, que debería ser equivalente a probar que es 0. Además, converge a un chi-cuadrado, donde converge...
¿Se pueden convertir todas las series temporales no estacionarias en series temporales estacionarias mediante la aplicación de diferenciación? Además, ¿cómo decide el orden de la diferencia que se aplicará? ¿Simplemente diferencia con los intervalos 1,2 ... ny realiza la prueba de raíz unitaria de...
Después de un año en la escuela de posgrado, mi comprensión de los "mínimos cuadrados ponderados" es la siguiente: let , sea una matriz de diseño , \ boldsymbol \ beta \ in \ mathbb {R} ^ p sea un vector de parámetros, \ boldsymbol \ epsilon \ in \ mathbb {R} ^ n sea un vector de error tal...
Estaba leyendo el artículo Aprendizaje residual profundo para el reconocimiento de imágenes y tuve dificultades para comprender con 100% de certeza lo que implica un bloqueo residual computacionalmente. Leyendo su periódico tienen la figura 2: que ilustra lo que se supone que es un Bloque...
Tengo más de 3000 vectores en una cuadrícula bidimensional, con una distribución discreta aproximadamente uniforme. Algunos pares de vectores cumplen una cierta condición. Nota: la condición solo es aplicable a pares de vectores, no a vectores individuales. Tengo una lista de aproximadamente 1500...
Tengo un conjunto de datos compuesto de proporciones que miden el "nivel de actividad" de renacuajos individuales, por lo tanto, los valores se unen entre 0 y 1. Estos datos se recopilaron contando el número de veces que el individuo se movió dentro de un cierto intervalo de tiempo (1 para el...
A menudo he escuchado esta frase, pero nunca he entendido completamente lo que significa. La frase "buenas propiedades frecuentistas" tiene ~ 2750 visitas en Google actualmente, 536 en scholar.google.com y 4 en stats.stackexchange.com . Lo más parecido que encontré a una definición clara proviene...
Estoy aprendiendo a usar el paquete BTYD que usa el modelo Pareto / NBD para predecir cuándo se espera que regrese un cliente. Sin embargo, toda la literatura sobre este modelo está llena de matemáticas y no parece haber una explicación simple / conceptual del funcionamiento de este modelo. ¿Es...
Los términos "muestreo ascendente" y "convolución de transposición" se usan cuando se está haciendo "deconvolución" (<- no es un buen término, pero déjenme usarlo aquí). Originalmente, pensé que significaban lo mismo, pero me parece que son diferentes después de leer estos artículos. alguien...
Estoy usando Orange Canvas y generé un diagrama de dispersión. Tengo la posibilidad de fluctuar las variables continuas, pero realmente no sé por qué haría eso. ¿Cuál es la idea detrás de los
Los polinomios ortogonales en un conjunto univariado de puntos son polinomios que producen valores en esos puntos de manera que su producto escalar y su correlación por pares son cero. R puede producir polinomios ortogonales con función poli . La misma función tiene un polimero variante que...
Quiero saber la diferencia entre la regresión lineal en un análisis de aprendizaje automático y la regresión lineal en un entorno de "aprendizaje profundo". Qué algoritmos se utilizan para la regresión lineal en el entorno de aprendizaje
Aquí hay un pequeño ejemplo: MyDf<-data.frame(x=c(1,2,3,4), y=c(1.2, .7, -.5, -3)) Ahora con el base::lm: > lm(y~x, data=MyDf) %>% summary Call: lm(formula = y ~ x, data = MyDf) Residuals: 1 2 3 4 -0.47 0.41 0.59 -0.53 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)...
Yo hace poco hice una pregunta en busca de una interpretación matemática / intuición detrás de la ecuación primaria relacionada muestra de varianza media y: , geométrico o de otra manera.E[X2]=Var(X)+(E[X])2E[X2]=Var(X)+(E[X])2 E[X^2] = Var(X) +(E[X])^2 Pero ahora tengo curiosidad por la ecuación...
Aquí hay un ejemplo de código keras que lo usa: from keras.constraints import max_norm model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3, 32, 32), border_mode='same', activation='relu',
En su libro Doing Bayesian Data Analysis, John Kruschke afirma que al usar JAGS de R ... la estimación del modo de una muestra de MCMC puede ser bastante inestable porque la estimación se basa en un algoritmo de suavizado que puede ser sensible a golpes y ondulaciones aleatorias en la muestra de...
¿Cuál es la diferencia entre mínimos cuadrados y regresión lineal? ¿Es la misma
Configuré una búsqueda de cuadrícula para un montón de parámetros. Estoy tratando de encontrar los mejores parámetros para una red neuronal Keras que hace una clasificación binaria. La salida es 1 o 0. Hay alrededor de 200 características. Cuando hice una búsqueda en la cuadrícula, obtuve un montón...
Este es el problema de desviación menos absoluto en cuestión:. Sé que se puede reorganizar como problema de LP de la siguiente manera:argminwL(w)=∑ni=1|yi−wTx|argminwL(w)=∑i=1n|yi−wTx| \underset{\textbf{w}}{\arg\min} L(w)=\sum_{i=1}^{n}|y_{i}-\textbf{w}^T\textbf{x}| min∑ni=1uimin∑i=1nui\min...