Me pregunto si hay algún algoritmo que pueda hacer clasificación y regresión al mismo tiempo. Por ejemplo, me gustaría dejar que el algoritmo aprenda un clasificador, y al mismo tiempo dentro de cada etiqueta, también aprende un objetivo continuo. Por lo tanto, para cada ejemplo de entrenamiento,...
Estoy un poco confundido si una variable independiente (también llamada predictor o característica) en un modelo estadístico, por ejemplo, la en regresión lineal , ¿es una variable aleatoria?Y = β 0 + β 1 XXXXY= β0 0+ β1XY=β0+β1XY=\beta_0+\beta_1
¿Es cierto que los métodos bayesianos no se sobreajustan? (Vi algunos documentos y tutoriales haciendo esta afirmación) Por ejemplo, si aplicamos un Proceso Gaussiano a MNIST (clasificación de dígitos escritos a mano), pero solo le mostramos una sola muestra, ¿volverá a la distribución anterior...
Suponga que un modelo tiene una precisión del 100% en los datos de entrenamiento, pero una precisión del 70% en los datos de la prueba. ¿Es cierto el siguiente argumento sobre este modelo? Es obvio que este es un modelo sobreajustado. La precisión de la prueba se puede mejorar reduciendo el...
En una pregunta reciente y bien recibida, Tim pregunta cuándo los datos desequilibrados son realmente un problema en Machine Learning . La premisa de la pregunta es que hay mucha literatura de aprendizaje automático que discute el equilibrio de la clase y el problema de las clases desequilibradas ....
¿Cuál es la diferencia práctica entre la métrica de Wasserstein y la divergencia de Kullback-Leibler ? La métrica de Wasserstein también se conoce como la distancia del motor de la Tierra . De Wikipedia: La métrica de Wasserstein (o Vaserstein) es una función de distancia definida entre...
Cerrada . Esta pregunta está basada en la opinión . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que pueda ser respondida con hechos y citas editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . Problema...
El título es la pregunta. Me dicen que las relaciones e inversas de variables aleatorias a menudo son problemáticas. Lo que se quiere decir es que las expectativas a menudo no existen. ¿Hay una explicación simple y general de
Me he estado preguntando, ¿por qué es tan importante tener un aprendizaje automático basado en principios / teórico? Desde una perspectiva personal como humano, puedo entender por qué el aprendizaje automático basado en principios sería importante: A los humanos les gusta entender lo que están...
Considere un modelo de obstáculo que predice datos de conteo yde un predictor normal x: set.seed(1839) # simulate poisson with many zeros x <- rnorm(100) e <- rnorm(100) y <- rpois(100, exp(-1.5 + x + e)) # how many zeroes? table(y == 0) FALSE TRUE 31 69 En este caso, tengo datos...
Tanto la entropía cruzada como la divergencia KL son herramientas para medir la distancia entre dos distribuciones de probabilidad. ¿Cuál es la diferencia? Además, la minimización de KL es equivalente a la minimización de la entropía cruzada.H( P, Q ) = -∑XPAGS( x ) registroQ ( x...
Dada una función de costo convexo, usando SGD para la optimización, tendremos un gradiente (vector) en un cierto punto durante el proceso de optimización. Mi pregunta es, dado el punto en el convexo, ¿el gradiente solo apunta en la dirección en que la función aumenta / disminuye más rápido, o el...
Al leer sobre la prueba KS de 2 muestras, entiendo exactamente lo que está haciendo, pero no entiendo por qué funciona . En otras palabras, puedo seguir todos los pasos para calcular las funciones de distribución empírica, encontrar la diferencia máxima entre los dos para encontrar el estadístico...
¿Qué es un estudio de ablación? ¿Y hay una forma sistemática de realizarlo? Por ejemplo, tengo predictores en una regresión lineal que llamaré como mi modelo.nortenorten ¿Cómo realizaré un estudio de ablación para esto? ¿Qué métricas debo usar? Se agradecería una fuente completa o un libro de...
La gente suele decir que algún evento tiene una probabilidad del 50-60% de ocurrir. A veces incluso veré a personas dar barras de error explícitas en las asignaciones de probabilidad. ¿Estas declaraciones tienen algún significado o son solo una peculiaridad lingüística de incomodidad al elegir un...
Tengo valores de p de muchas pruebas y me gustaría saber si realmente hay algo significativo después de corregir las pruebas múltiples. La complicación: mis pruebas no son independientes. El método en el que estoy pensando (una variante del Método del producto de Fisher, Zaykin et al., Genet...
¿Qué buenos libros de texto de econometría recomendarías? Editar: hay bastantes libros por ahí, con diferentes niveles de sofisticación matemática. Sería bueno tener una idea de cuán técnico es el libro que está
Quiero estimar el cuantil de algunos datos. Los datos son tan grandes que no pueden almacenarse en la memoria. Y los datos no son estáticos, siguen llegando nuevos datos. ¿Alguien conoce algún algoritmo para monitorear los cuantiles de los datos observados hasta ahora con memoria y cómputo muy...
El New York Times tiene un largo comentario sobre el sistema de evaluación docente de "valor agregado" que se utiliza para dar retroalimentación a los educadores de la ciudad de Nueva York. El lede es la ecuación utilizada para calcular los puntajes, presentada sin contexto. La estrategia retórica...
Un análisis intermedio es un análisis de los datos en uno o más puntos de tiempo antes del cierre oficial del estudio con la intención de, por ejemplo, posiblemente terminar el estudio antes de tiempo. Según Piantadosi, S. ( Ensayos clínicos: una perspectiva metodológica ): " La estimación de un...