Estadísticas y Big Data

¿Cuál es la diferencia entre la intuición detrás de las distribuciones de Gamma y Weibull? ¿Hay alguna relación entre las dos densidades? Amablemente ayuda.

16 gamma-distribution  weibull 

Dada una variable predicha (P), un efecto aleatorio (R) y un efecto fijo (F), uno podría ajustarse a dos * modelos de efectos mixtos ( sintaxis lme4 ): m1 = lmer( P ~ (1|R) + F ) m2 = lmer( P ~ (1+F|R) + F) Según tengo entendido, el segundo …

16 mixed-model 

http://www.chioka.in/differences-between-l1-and-l2-as-loss-function-and-regularization/ Si nos fijamos en la parte superior de esta publicación, el escritor menciona que la norma L2 tiene una solución única y la norma L1 tiene posiblemente muchas soluciones. Entiendo esto en términos de regularización, pero no en términos de usar la norma L1 o la norma L2 en …

16 regression  lasso  regularization 

Estoy tratando de entender la función de pérdida Yolo v2: λc o o r d∑i = 0S2∑j = 0si1o b jyo j[ ( xyo- x^yo)2+ ( yyo- y^yo)2]+ λc o o r d∑i = 0S2∑j = 0si1o b jyo j[ ( wyo--√- w^yo--√)2+ ( hyo--√- h^yo--√)2]+ ∑i = 0S2∑j = …

16 neural-networks  loss-functions  object-detection  yolo 

¿Pueden los valores AUC-ROC estar entre 0-0.5? ¿El modelo genera valores entre 0 y 0.5?

16 roc  model-evaluation  auc 

¿Hay videos u otros libros / notas que alguien haya encontrado que sigan al Reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático de Chris Bishop? Compré este libro para aprender Machine Learning y tengo problemas para leerlo.

16 machine-learning  references  pattern-recognition 

¿Son estas convenciones meramente estilísticas (ya sea en cursiva o no en cursiva), o existen diferencias sustanciales en el significado de estas notaciones? ¿Hay otras anotaciones que significan " la probabilidad de " que deberían considerarse en esta pregunta?

16 probability  notation 

Digamos que tenemos un modelo mod <- Y ~ X*Condition + (X*Condition|subject) # Y = logit variable # X = continuous variable # Condition = values A and B, dummy coded; the design is repeated # so all participants go through both Conditions # subject = random effects for different …

16 mixed-model  lme4-nlme  overfitting  singular 

La precisión se define como: p = verdaderos positivos / (verdaderos positivos + falsos positivos) ¿Cuál es el valor de precisión si (verdaderos positivos + falsos positivos) = 0? ¿Es solo indefinido? La misma pregunta para recordar: r = verdaderos positivos / (verdaderos positivos + falsos negativos) En este caso, …

16 precision-recall 

Estoy entrenando una red neuronal usando i) SGD y ii) Adam Optimizer. Cuando uso SGD normal, obtengo una curva de pérdida de entrenamiento suave versus iteración como se ve a continuación (la roja). Sin embargo, cuando utilicé el Adam Optimizer, la curva de pérdida de entrenamiento tiene algunos picos. ¿Cuál …

16 neural-networks  deep-learning  adam 

A veces he visto libros de texto que se refieren al segundo parámetro en la distribución normal como la desviación estándar y la varianza. Por ejemplo, la variable aleatoria X ~ N (0, 4). No está claro si sigma o sigma al cuadrado es igual a 4. Solo quiero averiguar …

15 distributions  normal-distribution 

¿Cuál es la diferencia entre un clasificador, modelo y estimador? Por lo que puedo decir: un estimador es un predictor encontrado del algoritmo de regresión un clasificador es un predictor encontrado de un algoritmo de clasificación un modelo puede ser tanto un estimador como un clasificador Pero al mirar en …

15 machine-learning 

Ya hay una publicación en este sitio que habla sobre el mismo problema: ¿Por qué funciona la contracción? Pero, aunque las respuestas son populares, no creo que la esencia de la pregunta se aborde realmente. Está bastante claro que la introducción de algún sesgo en la estimación conlleva una reducción …

15 regularization  ridge-regression  shrinkage 

Marginal generalmente se refiere a algo que es un efecto pequeño, algo que está fuera de un sistema más grande. Tiende a disminuir la importancia de lo que se describe como "marginal". Entonces, ¿cómo se aplica eso a la probabilidad de un subconjunto de variables aleatorias? Asumir que las palabras …

15 probability  terminology 

Pregunta general Supongamos que tenemos datos de iid , , ... transmiten. Queremos calcular recursivamente la estimación de máxima probabilidad de \ boldsymbol {\ theta} . Es decir, haber calculado \ hat {\ boldsymbol {\ theta}} _ {n-1} = \ underset {\ boldsymbol {\ theta} \ in \ mathbb {R} …

15 maximum-likelihood  online