Estadísticas y Big Data

Aprendí sobre PCA hace unas conferencias en clase y al investigar más sobre este concepto fascinante, aprendí sobre PCA escasa. Quería preguntar, si no me equivoco, esto es lo que es PCA escaso: en PCA, si tiene puntos de datos con variables, puede representar cada punto de datos en espacio …

24 machine-learning  pca  sparse 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . ¿Cómo podemos calcular el error porcentual absoluto medio (MAPE) de nuestras predicciones usando Python y scikit-learn? …

24 predictive-models  python  scikit-learn  mape 

x,y∈RnϕK(x,y)=exp(−∥x−y∥222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=exp⁡(−‖x−y‖222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=\exp\left({-\frac{\|x-y\|_2^2}{2\sigma^2}}\right)=\phi(x)^T\phi(y)x,y∈Rnx,y∈Rnx, y\in \mathbb{R^n}ϕϕ\phi También quiero saber si ∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)\sum_ic_i\phi(x_i)=\phi \left(\sum_ic_ix_i \right) donde ci∈Rci∈Rc_i\in \mathbb R . Ahora, creo que no es igual, porque el uso de un núcleo maneja la situación en la que el clasificador lineal no funciona. Sé que ϕϕ\phi proyecta x en un espacio infinito. Entonces, si sigue …

24 machine-learning  svm  kernel-trick 

Estoy interesado en cómo se puede calcular un cuantil de una distribución multivariada. En las figuras, he dibujado los cuantiles de 5% y 95% de una distribución normal univariada dada (izquierda). Para la distribución normal multivariada correcta, estoy imaginando que un análogo sería una isolina que rodea la base de …

24 r  pdf  quantiles  multivariate-normal  multivariate-distribution 

Estoy buscando un módulo de Python que realice un análisis de punto de cambio en una serie de tiempo. Hay varios algoritmos diferentes y me gustaría explorar la eficacia de algunos de ellos sin tener que manipular manualmente cada uno de los algoritmos. Idealmente, me gustaría tener algunos módulos como …

24 time-series  python  change-point 

Los colegas me piden ayuda en este tema, que realmente no sé. Hicieron hipótesis sobre el papel de algunas variables latentes en un estudio, y un árbitro les pidió que formalizaran esto en SEM. Como lo que necesitan no parece demasiado difícil, creo que lo intentaré ... por ahora, ¡solo …

24 references  modeling  sem  psychometrics 

He realizado un ANOVA de medidas repetidas en R, de la siguiente manera: aov_velocity = aov(Velocity ~ Material + Error(Subject/(Material)), data=scrd) summary(aov_velocity) ¿Qué sintaxis en R puede usarse para realizar una prueba post hoc después de un ANOVA con medidas repetidas? ¿Sería apropiada la prueba de Tukey con corrección de …

24 r  anova  repeated-measures  post-hoc  contrasts 

La estimación de la densidad de la ventana de Parzen se describe como p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh)p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) donde nnn es el número de elementos en el vector, es un vector, es una densidad de probabilidad de , es la dimensión de la ventana de Parzen y …

24 pdf  kernel-smoothing  intuition  density-estimation 

Mientras construyo un modelo de regresión en R ( lm), frecuentemente recibo este mensaje "there are aliased coefficients in the model" ¿Qué significa exactamente? Además, debido a esto predict()también está dando una advertencia. Aunque es solo una advertencia, quiero saber cómo podemos detectar / eliminar los coeficientes con alias antes …

24 r  regression 

Quiero saber por qué la regresión logística se llama modelo lineal. Utiliza una función sigmoidea, que no es lineal. Entonces, ¿por qué la regresión logística es un modelo lineal?

24 regression  logistic  terminology 

Estaba confundido acerca de las diferencias entre el puntaje F1, el puntaje Dice y el IoU (intersección sobre unión). Por ahora descubrí que F1 y Dice significan lo mismo (¿verdad?) Y IoU tiene una fórmula muy similar a las otras dos. F1 / Dados: 2 TPAGS2 TPAGS+ FPAGS+ Fnorte2TPAGS2TPAGS+FPAGS+Fnorte\frac{2TP}{2TP+FP+FN} IoU …

24 terminology  accuracy  precision-recall 

Entiendo qué papel juega lambda en una regresión de red elástica. Y puedo entender por qué uno seleccionaría lambda.min, el valor de lambda que minimiza el error de validación cruzada. Mi pregunta es ¿En qué parte de la literatura estadística se recomienda usar lambda.1se, que es el valor de lambda …

24 regression  cross-validation  regularization  glmnet  elastic-net 

¿Cuál es la diferencia entre dropout y drop connect? AFAIK, el abandono abandona aleatoriamente los nodos ocultos durante el entrenamiento, pero los mantiene en las pruebas, y desconecta y desconecta las conexiones. Pero, ¿no es dejar caer conexiones equivalente a dejar caer los nodos ocultos? ¿No son los nodos (o …

24 neural-networks  dropout 

Estoy tratando de entender mejor las redes neuronales convolucionales escribiendo mejor el código de Python que no depende de las bibliotecas (como Convnet o TensorFlow), y me estoy atascando en la literatura sobre cómo elegir valores para la matriz del núcleo, cuando realizando una convolución en una imagen. Estoy tratando …

24 machine-learning  neural-networks  deep-learning  feature-construction  conv-neural-network 

En muchos juegos en línea, cuando los jugadores completan una tarea difícil, a veces se otorga una recompensa especial que todos los que completaron la tarea pueden usar. Esto suele ser una montura (método de transporte) u otro elemento de tocador (elementos que no mejoran el rendimiento del personaje y …

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