Estadísticas y Big Data

¿Alguien podría explicarme en detalle sobre la estimación de máxima verosimilitud (MLE) en términos simples? Me gustaría conocer el concepto subyacente antes de entrar en derivación matemática o ecuación.

92 mathematical-statistics  maximum-likelihood  intuition  definition  philosophical 

En muchas bibliotecas de redes neuronales, hay 'capas de incrustación', como en Keras o Lasagne . No estoy seguro de entender su función, a pesar de leer la documentación. Por ejemplo, en la documentación de Keras dice: Convierta enteros positivos (índices) en vectores densos de tamaño fijo, por ejemplo. [[4], …

92 machine-learning  neural-networks  python  word-embeddings 

¿Cómo se puede usar la validación cruzada anidada para la selección del modelo ? Por lo que leí en línea, el CV anidado funciona de la siguiente manera: Existe el bucle CV interno, donde podemos realizar una búsqueda de cuadrícula (por ejemplo, ejecutar K-fold para cada modelo disponible, por ejemplo, …

91 cross-validation  model-selection 

ANOVA es equivalente a la regresión lineal con el uso de variables ficticias adecuadas. Las conclusiones siguen siendo las mismas independientemente de si usa ANOVA o regresión lineal. A la luz de su equivalencia, ¿hay alguna razón por la cual se usa ANOVA en lugar de regresión lineal? Nota: Estoy …

91 regression  anova 

Alguien me hizo esta pregunta en una entrevista de trabajo y le respondí que su distribución conjunta siempre es gaussiana. Pensé que siempre podría escribir un gaussiano bivariado con sus medios, varianza y covarianzas. Me pregunto si puede haber un caso en el que la probabilidad conjunta de dos gaussianos …

91 normal-distribution  multivariate-analysis  copula  bivariate 

En un coloquio reciente, el resumen del orador afirmó que estaban utilizando el aprendizaje automático. Durante la charla, lo único relacionado con el aprendizaje automático era que realizaban una regresión lineal en sus datos. Después de calcular los coeficientes de mejor ajuste en el espacio de parámetros 5D, compararon estos …

90 regression  machine-learning  multiple-regression  terminology  definition 

Tengo una apuesta con un compañero de trabajo de que de 50 juegos de ping pong (primero en ganar 21 puntos, ganar por 2), ganaré los 50. Hasta ahora hemos jugado 15 juegos y en promedio gano el 58% de los puntos, además he ganado todos los juegos hasta ahora. …

90 probability  games 

En general, ¿qué significa decir que la fracción de la varianza en un análisis como PCA se explica por el primer componente principal? ¿Alguien puede explicar esto intuitivamente pero también dar una definición matemática precisa de lo que significa "varianza explicada" en términos de análisis de componentes principales (PCA)?XXx Para …

90 regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction 

¿Se ha realizado algún estudio sobre cuáles son los mejores colores para mostrar múltiples series en la misma trama? Acabo de usar los valores predeterminados matplotlib, y se ven un poco infantiles ya que todos son colores brillantes y primarios.

89 data-visualization 

A menudo escuchamos sobre la gestión de proyectos y los patrones de diseño en informática, pero con menos frecuencia en análisis estadísticos. Sin embargo, parece que un paso decisivo hacia el diseño de un proyecto estadístico efectivo y duradero es mantener las cosas organizadas. A menudo abogo por el uso …

89 project-management 

Tenía una pregunta sobre la interpretación de las gráficas generadas por plot (lm) en R. Me preguntaba si ustedes podrían decirme cómo interpretar las gráficas de ubicación de escala y apalancamiento residual. Cualquier comentario será bienvenido. Asumir conocimientos básicos de estadística, regresión y econometría.

89 r  regression  data-visualization  residuals  outliers 

Existen algunas variaciones sobre cómo normalizar las imágenes, pero la mayoría parece utilizar estos dos métodos: Reste la media por canal calculada sobre todas las imágenes (por ejemplo, VGG_ILSVRC_16_layers ) Reste por píxel / canal calculado sobre todas las imágenes (por ejemplo , CNN_S , también vea la red de …

88 deep-learning  image-processing 

Así es como he entendido los efectos aleatorios anidados versus cruzados: Los efectos aleatorios anidados ocurren cuando un factor de nivel inferior aparece solo dentro de un nivel particular de un factor de nivel superior. Por ejemplo, alumnos dentro de las clases en un punto fijo en el tiempo. En …

88 r  mixed-model  multilevel-analysis  lme4-nlme 

¿Qué gráficos de diagnóstico (y quizás pruebas formales) encuentra más informativos para las regresiones en las que el resultado es una variable de conteo? Estoy especialmente interesado en los modelos binomiales de Poisson y negativos, así como en sus homólogos inflados a cero y obstáculos de cada uno. La mayoría …

88 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  zero-inflation  poisson-regression 

La distribución gamma puede adoptar una gama bastante amplia de formas, y dado el vínculo entre la media y la varianza a través de sus dos parámetros, parece adecuada para tratar la heterocedasticidad en datos no negativos, de una manera que los OLS transformados logarítmicamente pueden No lo haga sin …

88 generalized-linear-model  gamma-distribution