Estadísticas y Big Data

Quiero usar el aprendizaje profundo en mi proyecto. Revisé un par de artículos y se me ocurrió una pregunta: ¿hay alguna diferencia entre la red neuronal de convolución y el aprendizaje profundo? ¿Son estas cosas iguales o tienen diferencias importantes, y cuál es mejor?

25 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology  conv-neural-network 

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, …

25 r  count-data  zero-inflation 

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 haciendo, encontramos belleza y satisfacción …

25 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  theory 

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 número específico para algo …

25 probability  error 

La siguiente cita de bloque, de los líderes en el campo del modelado de efectos mixtos, afirma que los cambios de coordenadas en modelos con correlación cero entre efectos aleatorios (modelos 'ZCP') cambian las predicciones del modelo. Pero, ¿alguien puede elaborar o justificar aún más sus afirmaciones? Las declaraciones en …

25 r  mixed-model  lme4-nlme 

Estoy haciendo un experimento numérico que consiste en muestrear una distribución lognormal , y tratando de estimar los momentos por dos métodos:X∼ L N( μ ,σ)X∼Lnorte(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E [ Xnorte]mi[Xnorte]\mathbb{E}[X^n] Mirando la media muestral de laXnorteXnorteX^n Estimando y usando las medias muestrales para , y luego usando el hecho de que …

25 estimation  bias  lognormal  moments 

Me he convertido en una especie de nihilista cuando se trata de clasificaciones de importancia variable (en el contexto de modelos multivariados de todo tipo). A menudo, en el curso de mi trabajo, se me pide que ayude a otro equipo a producir una clasificación de importancia variable o que …

25 multiple-regression  multivariate-analysis  importance 

En el libro de Jaynes "Teoría de la probabilidad: la lógica de la ciencia" , Jaynes tiene un capítulo (Capítulo 18) titulado "La distribución y la regla de sucesión" en el que presenta la idea de distribuciones , que este pasaje ayuda a ilustrar:A pUNApagsUNApagsA_pUNApagsUNApagsA_p [...] Para ver esto, imagine …

25 probability  bayesian  beta-distribution 

Actualmente estoy luchando por encontrar el modelo correcto para datos de recuento difíciles (variable dependiente). He probado varios modelos diferentes (los modelos de efectos mixtos son necesarios para mi tipo de datos) como lmery lme4(con una transformación logarítmica), así como modelos de efectos mixtos lineales generalizados con varias familias, como …

25 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  count-data  glmm 

Últimamente he estado trabajando con grandes conjuntos de datos y encontré muchos documentos sobre métodos de transmisión. Para nombrar unos pocos: Follow-the-Regularized-Leader and Mirror Descent: Equivalence Theorems and L1 Regularization ( http://jmlr.org/proceedings/papers/v15/mcmahan11b/mcmahan11b.pdf ) Aprendizaje continuo: SVM de un solo paso ( http://www.umiacs.umd.edu/~hal/docs/daume09onepass.pdf ) Pegasos: Primal Estimado sub-GrAdient SOlver para SVM …

25 machine-learning  references  large-data  online 

Leyendo CV clásicos de todos los tiempos me encontré con una declaración que me gustaría aclarar. Esta es la publicación y mi pregunta se refiere a los comentarios finales: "Tengo que tener en cuenta que todo el conocimiento que acabo de impartir es algo obsoleto; ahora que tenemos computadoras, podemos …

25 hypothesis-testing  t-test  permutation-test  wilcoxon-mann-whitney 

La estimación de máxima verosimilitud a menudo se traduce en estimadores sesgados (por ejemplo, su estimación de la varianza muestral está sesgada para la distribución gaussiana). ¿Qué lo hace tan popular? ¿Por qué exactamente se usa tanto? Además, ¿qué lo hace en particular mejor que el enfoque alternativo: método de …

25 normal-distribution  maximum-likelihood  method-of-moments 

Me gustaría mostrar cómo los valores de ciertas variables (~ 15) cambian con el tiempo, pero también me gustaría mostrar cómo las variables difieren entre sí en cada año. Entonces creé esta trama: Pero incluso al cambiar el esquema de color o agregar diferentes tipos de línea / forma, esto …

25 r  data-visualization 

Sé que las comunidades de física y matemáticas están muy interesadas en ArXiv, pero ¿qué pasa con la comunidad de estadísticas? ¿Es costumbre publicar allí antes del envío?

25 references  academia 

He leído un artículo que dice que cuando se usan contrastes planificados para encontrar medios que son diferentes en un ANOVA de una sola forma, las restricciones deben ser ortogonales para que no estén correlacionadas y eviten que se infle el error de tipo I. No entiendo por qué ortogonal …

25 correlation  independence