¿Cuál es la dimensión VC del algoritmo vecino k más cercano si k es igual al número de puntos de entrenamiento utilizados? Contexto: esta pregunta se formuló en un curso que tomé y la respuesta dada fue 0. Sin embargo, no entiendo por qué este es el caso. Mi intuición es que la Dimensión VC...
El capítulo 2.4 de ESL parece clasificar la regresión lineal como "basada en el modelo", porque supone que , mientras que no se establece una aproximación similar para los vecinos k más cercanos. ¿Pero no están ambos métodos haciendo suposiciones sobre ?f(x)≈x⋅βf(x)≈x⋅βf(x) \approx...
Entiendo la premisa del algoritmo kNN para datos espaciales. Y sé que puedo extender ese algoritmo para usarlo en cualquier variable de datos continua (o datos nominales con Hamming Distance). Sin embargo, ¿qué estrategias se utilizan cuando se trata con datos de dimensiones superiores? Por...
Tengo un conjunto de datos con columnas a b c(3 atributos). aes numérica y continua, mientras que by cson categóricas cada uno con dos niveles. Estoy utilizando el método K-vecinos más cercano para clasificar ay bsobre c. Entonces, para poder medir las distancias, transformo mi conjunto de datos...
Pregunta: Con una cadena MCMC de 10 dimensiones, digamos que estoy preparado para entregarle una matriz de los sorteos: 100,000 iteraciones (filas) por 10 parámetros (columnas), ¿cómo puedo identificar los modos posteriores? Me preocupan especialmente los modos múltiples. Antecedentes:Me considero...
En el aprendizaje computacional, el teorema de la NFL establece que no existe un alumno universal. Para cada algoritmo de aprendizaje, hay una distribución que hace que el alumno emite una hipotesis con un gran error, con alta probabilidad (aunque hay una hipotesis de bajo error). La conclusión es...
Mi pregunta es sobre el clasificador vecino más cercano y sobre una declaración hecha en el excelente libro The Elements of Statistical Learning, de Hastie, Tibshirani y Friedman. La declaración es (p. 465, sección 13.3): "Debido a que usa solo el punto de entrenamiento más cercano al punto de...
Sé que hay más de dos tipos de normalización. Por ejemplo, 1- Transformar datos utilizando una puntuación z o una puntuación t. Esto generalmente se llama estandarización. 2- Reescalando datos para tener valores entre 0 y 1. La pregunta ahora si necesito normalizar ¿Qué tipo de...
He llevado a cabo el emparejamiento de puntaje de prospensión (en R usando el paquete R "Matchit"). Utilicé el método de coincidencia "vecino más cercano". Después de la comparación, comparé el tratamiento y el grupo de control en términos de su variable de resultado. Para esta comparación, utilicé...
Recibí esta pregunta en un cuestionario, preguntaba cuál sería el error de entrenamiento para un clasificador KNN cuando K = 1. ¿Qué significa el entrenamiento para un clasificador KNN? Mi comprensión sobre el clasificador KNN fue que considera todo el conjunto de datos y asigna a cualquier...