Preguntas etiquetadas con r

Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con...

Quiero estimar la divergencia KL entre dos distribuciones continuas f y g. Sin embargo, no puedo escribir la densidad para f o g. Puedo tomar muestras de f y g a través de algún método (por ejemplo, markov chain monte carlo). La divergencia KL de f a g se define así reKL( fEl | El | sol) = ∫∞-...

En R, estoy haciendo análisis de datos de supervivencia de pacientes con cáncer. He estado leyendo cosas muy útiles sobre el análisis de supervivencia en CrossValidated y otros lugares y creo que entendí cómo interpretar los resultados de la regresión de Cox. Sin embargo, un resultado todavía me...

Soy bastante nuevo en el aprendizaje automático y las estadísticas, pero me preguntaba por qué la optimización bayesiana no se refiere con mayor frecuencia en línea cuando se aprende el aprendizaje automático para optimizar los hiperparámetros de su algoritmo. Por ejemplo, utilizando un marco como...

El libro de Simon Wood sobre GAM y su mgcv de paquete R asociado son muy detallados e informativos cuando se trata de la teoría GAM y el ajuste del modelo a datos reales y simulados. Para los suavizados 1D, realmente no hay mucho de qué preocuparse, excepto para decidir si implementar funciones...

Tengo algunas preguntas con respecto a la especificación e interpretación de GLMM. 3 preguntas son definitivamente estadísticas y 2 son más específicamente sobre R. Estoy publicando aquí porque, en última instancia, creo que el problema es la interpretación de los resultados de GLMM. Actualmente...

Supongamos que estamos haciendo un ejemplo de juguete en gradiente decente, minimizando una función cuadrática , usando un tamaño de paso fijo . ( )α = 0.03 A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ]XTA xxTAxx^TAxα = 0.03α=0,03\alpha=0.03A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ]UNA=[10,2;2,3]A=[10, 2; 2, 3] Si trazamos el rastro de en...

La ocurrencia no tan infrecuente cuando se trata de modelos mixtos máximos complejos (estimar todos los efectos aleatorios posibles para datos y modelo dados) es perfecta (+1 o -1) o una correlación casi perfecta entre algunos efectos aleatorios. Para el propósito de la discusión, observemos el...

Conocí un comportamiento paradójico de las llamadas "pruebas exactas" o "pruebas de permutación", cuyo prototipo es la prueba de Fisher. Aquí está. Imagine que tiene dos grupos de 400 individuos (p. Ej., 400 casos de control frente a 400) y una covariable con dos modalidades (p. Ej., Expuestos /...

Esto podría ser un poco de una cuestión filosófica, pero aquí vamos: En teoría de la decisión, el riesgo de un estimador de Bayes θ ( x ) para θ ∈ Θ se define con respecto a una distribución a priori π en Θ .θ^(x)θ^(x)\hat\theta(x)θ∈Θθ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta Ahora, por un lado, para que el...

¿Cuáles son las pruebas de estacionalidad más simples para series de tiempo? Siendo más específico, quiero probar si specific time series the seasonal componentes significativo. ¿Cuáles son los paquetes recomendados en Python /

Estoy leyendo aprendizaje profundo por Ian Goodfellow et al. Introduce el sesgo como donde y son el parámetro estimado y el parámetro real subyacente, respectivamente.Bias(θ)=E(θ^)−θBias(θ)=E(θ^)−θBias(\theta)=E(\hat\theta)-\thetaθ^θ^\hat\thetaθθ\theta La consistencia, por otro lado, está...

Supongamos que tengo nnn parámetros positivos para estimar μ1,μ2,...,μnμ1,μ2,...,μn\mu_1,\mu_2,...,\mu_n y sus correspondientes nnn estimaciones insesgadas producidos por los estimadores μ1^,μ2^,...,μn^μ1^,μ2^,...,μn^\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n} , es decir, E[μ1^]=μ1E[μ1^]=μ1\mathrm...

Mi pregunta es sobre la clasificación binaria, por ejemplo, separar a los buenos clientes de los malos clientes, pero no la regresión o la clasificación no binaria. En este contexto, un bosque aleatorio es un conjunto de árboles de clasificación. Para cada observación, cada árbol vota un "sí" o...

Introducción Tengo participantes que están tocando repetidamente superficies contaminadas con E. coli en dos condiciones ( A = usando guantes, B = sin guantes). Quiero saber si hay una diferencia entre la cantidad de bacterias en la punta de los dedos con y sin guantes, pero también entre la...

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...

En el aprendizaje profundo de François Chollet con Python dice: Como resultado, ajustar la configuración del modelo en función de su rendimiento en el conjunto de validación puede resultar rápidamente en un ajuste excesivo para el conjunto de validación, aunque su modelo nunca esté directamente...

Descripción general ¿Un estimador eficiente (que tiene una varianza muestral igual al límite de Cramér-Rao) maximiza la probabilidad de estar cerca del parámetro verdadero ?θθ\theta Digamos que comparamos la diferencia o la diferencia absoluta entre la estimación y el parámetro verdaderoΔ^=θ^-...

Considere la bayesiana posterior . Asintóticamente, su máximo ocurre en la estimación MLE , que simplemente maximiza la probabilidad .θ ∣ Xθ∣X\theta\mid Xθ argmin θθ^θ^\hat \thetaargminθFθ( X)argminθfθ(X)\operatorname{argmin}_\theta\, f_\theta(X) Todos estos conceptos (antecedentes bayesianos,...

Actualmente estoy aprendiendo regresión de cresta y estaba un poco confundido acerca de la penalización de modelos más complejos (o la definición de un modelo más complejo). Por lo que entiendo, la complejidad del modelo no se correlaciona necesariamente con el orden polinómico. Entonces: es un...