Tengo un conjunto de datos de imágenes anchas: 1760x128. He leído tutoriales y libros, y la mayoría de ellos declaran que las imágenes de entrada deben ser cuadradas y, si no, se transforman en cuadradas para que se entrenen en CNN ya entrenadas (en imágenes cuadradas). ¿Hay alguna forma de...
En los estudios de psicología aprendí que deberíamos usar el método de Bonferroni para ajustar el nivel de significancia al probar varias hipótesis en un solo conjunto de datos. Actualmente estoy trabajando con métodos de aprendizaje automático como Support Vector Machines o Random Forest para la...
Dado , ¿cuál es el comportamiento teórico de los coeficientes LASSO y por qué?x2=2x1x2=2x1x_2 = 2 x_1 ¿Uno de o reduciría a o ambos?x1x1x_1x2x2x_2000 require(glmnet) x1 = runif(100, 1, 2) x2 = 2*x1 x_train = cbind(x1, x2) y = 100*x1 + 100 + runif(1) ridge.mod = cv.glmnet(x_train, y, alpha =...
Digamos que puedo conocer la SVD de alguna matriz XXX: X=USVTX=USVTX = USV^T Si tengo una matriz ortogonal AAA (es decir, AAA es cuadrado y tiene columnas ortonormales), entonces la SVD de XAXAXA es XA=USWTXA=USWTXA = USW^T dónde W=ATVW=ATVW = A^TV. Pero, ¿se puede decir algo sobre la SVD de...
Tengo una pregunta básica sobre los enfoques para promediar modelos usando criterios de TI para ponderar modelos dentro de un conjunto de candidatos. La mayoría de las fuentes que he leído sobre promedios de modelos abogan por promediar las estimaciones de coeficientes de parámetros basadas en...
Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 3 años . A pesar del...
Actualmente estoy estudiando sobre Regresión logística. Pero me estoy en el cálculo de la intercepción ( ) y el coeficiente ( ). Lo he estado buscando a través de Internet, pero solo obtengo tutoriales usando Microsoft Excel o funciones integradas en R. Escuché que se puede resolver con Maximum...
Los estadísticos bayesianos sostienen que "las estadísticas bayesianas pueden estimar parámetros que son muy difíciles de estimar mediante métodos frecuentistas". ¿La siguiente cita tomada de esta documentación de SAS dice lo mismo? Proporciona inferencias que son condicionales a los datos y son...
Suponga la siguiente relación lineal: Yi=β0+β1Xi+uiYyo=β0 0+β1Xyo+tuyoY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_i , donde YiYyoY_i es la variable dependiente, XiXyoX_i una variable independiente y uituyou_i el término de error. Según Stock & Watson (Introducción a la Econometría; Capítulo 4 ), el...
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 10 meses . Necesito aplicar la función de activación...
Estoy tratando de implementar el modelo de mezcla gaussiana con inferencia variacional estocástica, siguiendo este artículo . Esta es la pgm de Gaussian Mixture. Según el artículo, el algoritmo completo de inferencia variacional estocástica es: Y todavía estoy muy confundido con el método...
Tengo una pregunta generalmente básica que hacer aquí que me ha estado preocupando por un tiempo. A través de la mayoría de mis lecturas de estadísticas bayesianas, se afirmaba de hecho que la probabilidad marginal a menudo es intratable o difícil de estimar. ¿Por qué? Las razones a menudo...
Mientras leía los documentos de segmentación semántica, así como sus implementaciones correspondientes, descubrí que algunos enfoques usan softmax, mientras que otros usan sigmoide para el etiquetado a nivel de píxeles. Por ejemplo, con respecto al papel u-net , la salida es un mapa de...
y=β0+β1x1+ε0y=β0+β1x1+ε0y = \beta_{0} + \beta_{1}x_{1} + \varepsilon_{0} El lenguaje para describir modelos de regresión, como la regresión lineal muy simple especificada anteriormente, a menudo varía y estas variaciones a menudo conllevan cambios sutiles en los significados. Por ejemplo, la parte...
Estoy leyendo esta preimpresión en papel , y tengo dificultades para seguir su derivación de las ecuaciones para la regresión del proceso gaussiano. Utilizan la configuración y la notación de Rasmussen y Williams . Por lo tanto, se supone un aditivo, de media cero, estacionario y normalmente...
Estoy aprendiendo sobre bootstrapping como un medio para estimar la varianza de una estadística de muestra. Tengo una duda básica Citando de http://web.stanford.edu/class/psych252/tutorials/doBootstrapPrimer.pdf : • ¿Cuántas observaciones deberíamos volver a muestrear? Una buena sugerencia es...
¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje múltiple y reducción de dimensionalidad no lineal ? He visto que estos dos términos se usan indistintamente. Por ejemplo: http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/manifold/manifold.html : El aprendizaje múltiple (a menudo también denominado...
Para las variables aleatorias independientes y , ¿existe una expresión de forma cerrada paraαα\alphaββ\beta E[αα2+β2√]E[αα2+β2]\mathbb E \left[ \frac{\alpha}{\sqrt{\alpha^2 + \beta^2}} \right] en términos de los valores esperados y las variaciones de y ? Si no, ¿hay un límite inferior bueno en...
Estoy ajustando un modelo de efectos mixtos con un término de spline en una aplicación donde se sabe que la tendencia a lo largo del tiempo es curvi-lineal. Sin embargo, lo que me gustaría evaluar es si la tendencia curvilínea se produce debido a la desviación individual de la linealidad, o si es...
Quiero calcular la importancia de cada característica de entrada usando el modelo profundo. Pero solo encontré un artículo sobre la selección de características mediante el aprendizaje profundo: la selección de características profundas . Insertan una capa de nodos conectados a cada entidad...