Estadísticas y Big Data

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Gridsearch para la estimación de parámetros SVM

Actualmente estoy experimentando con gridsearch para entrenar una máquina de vectores de soporte. Entiendo que, si tengo el parámetro gamma y C, la función R tune.svm realiza una validación cruzada de 10 veces para todas las combinaciones de estos 2 parámetros. Como no sabía cómo comenzar, intenté...

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Geometría Algebraica para Estadística

He escuchado acerca de los usos de la geometría algebraica en estadística y aprendizaje automático. Quería intentar aprender un poco sobre estos temas. No sé casi nada sobre geometría algebraica, pero tengo experiencia en matemáticas y sé sobre teoría básica de grupos, campos de anillos y algo de...

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Robusta regresión monotónica en R

Tengo la siguiente tabla en R df <- structure(list(x = structure(c(12458, 12633, 12692, 12830, 13369, 13455, 13458, 13515), class = "Date"), y = c(6080, 6949, 7076, 7818, 0, 0, 10765, 11153)), .Names = c("x", "y"), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "8", "9"), class =...

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No conjugado previo

¿Alguien puede explicar por qué la integral en la densidad posterior puede no ser "analíticamente manejable" si la anterior que elegimos no es conjugada?

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¿Por qué un modelo estadístico se sobreajusta si se le da un gran conjunto de datos?

Mi proyecto actual puede requerir que construya un modelo para predecir el comportamiento de un determinado grupo de personas. el conjunto de datos de entrenamiento contiene solo 6 variables (la identificación es solo para fines de identificación): id, age, income, gender, job category, monthly...

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Prueba de Kolmogorov-Smirnov?

Estoy estudiando las perturbaciones causadas por el tráfico de barcos a una pequeña ave marina. Observé animales focales durante un período de tiempo determinado y registré si volaban o no desde el agua durante la observación. Esta ave en particular no vuela con altas probabilidades cuando no es...

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¿Cómo manejar datos incompletos en Kalman Filter?

¿Cuáles son algunos enfoques típicos para manejar datos incompletos en el filtro de Kalman? Estoy hablando de la situación en la que faltan algunos elementos del vector observado , distinto del caso en el que se pierde un vector completo observado . Otra forma de pensar sobre esto sería que la...