Estadísticas y Big Data

He entrenado dos modelos (clasificadores binarios usando h2o AutoML) y quiero seleccionar uno para usar. Tengo los siguientes resultados: model_id auc logloss logloss_train logloss_valid gini_train gini_valid DL_grid_1 0.542694 0.287469 0.092717 0.211956 0.872932 0.312975 DL_grid_2 0.543685 0.251431 0.082616 0.186196 0.900955 0.312662 Las columnas aucy loglossson las métricas de validación cruzada (la …

15 model-selection  validation  auc  gini  log-loss 

Tensorflow tiene un tutorial de ejemplo sobre la clasificación de CIFAR-10 . En el tutorial, la pérdida de entropía cruzada promedio en todo el lote se minimiza. def loss(logits, labels): """Add L2Loss to all the trainable variables. Add summary for for "Loss" and "Loss/avg". Args: logits: Logits from inference(). labels: …

15 neural-networks  loss-functions  tensorflow 

En el análisis discriminante, la variable dependiente es categórica, pero ¿puedo usar una variable categórica (por ejemplo, estado residencial: rural, urbano) junto con alguna otra variable continua como variable independiente en el análisis discriminante lineal?

15 logistic  categorical-data  discriminant-analysis  regression-strategies 

Cuando utilicé bootstrapping para la evaluación del modelo, siempre pensé que las muestras fuera de bolsa se usaban directamente como un conjunto de prueba. Sin embargo, este no parece ser el caso del enfoque obsoleto de scikit-learnBootstrap , que parece construir el conjunto de prueba a partir del dibujo con …

15 cross-validation  bootstrap  random-forest  scikit-learn  bagging 

Digamos que tengo una variable categórica que puede tomar los valores A, B, C y D. ¿Cómo puedo generar 10000 puntos de datos aleatorios y controlar la frecuencia de cada uno? Por ejemplo: A = 10% B = 20% C = 65% D = 5% ¿Alguna idea de cómo puedo …

15 random-variable 

Estoy tratando de entender cómo funcionan las funciones de influencia. ¿Podría alguien explicar en el contexto de una regresión OLS simple yyo= α + β⋅ xyo+ εyoyi=α+β⋅xi+εi\begin{equation} y_i = \alpha + \beta \cdot x_i + \varepsilon_i \end{equation} donde quiero la función de influencia para .ββ\beta

15 regression  least-squares 

Estoy estudiando este Tutorial sobre Autoencoders Variacionales de Carl Doersch . En la segunda página dice: Uno de los marcos más populares es el Autoencoder Variacional [1, 3], el tema de este tutorial. Los supuestos de este modelo son débiles, y el entrenamiento es rápido a través de la propagación …

15 machine-learning  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

Tengo dos conjuntos de datos (fuente y datos de destino) que siguen la distribución diferente. Estoy usando MMD, que es una distribución de distancia no paramétrica, para calcular la distribución marginal entre los datos de origen y destino. fuente de datos, Xs datos objetivo, Xt Adaptación Matriz A * Datos …

15 machine-learning  distributions  distance  feature-construction  domain-adaptation 

Estoy tratando de comprender la aplicación de alto nivel de los RNN para el etiquetado de secuencias a través (entre otros) del documento de Graves de 2005 sobre la clasificación de fonemas. Para resumir el problema: tenemos un gran conjunto de capacitación que consta de archivos de audio (de entrada) …

15 lstm  rnn 

Los gráficos acíclicos dirigidos (DAG) son representaciones visuales eficientes de supuestos causales cualitativos en modelos estadísticos, pero ¿pueden usarse para presentar una ecuación variable de instrumento regular (u otras ecuaciones)? ¿Si es así, cómo? Si no, ¿por qué?

15 causality  instrumental-variables  dag 

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 4 años . Tengo informes de temperatura por hora y por día para muchas estaciones en http://data.barrycarter.info/ Animo a …

14 dataset 

En uno de los ejercicios de mi curso, estamos utilizando un conjunto de datos médicos de Kaggle . El ejercicio dice: queremos modelar la distribución de cargos individuales y también queremos capturar nuestra incertidumbre sobre esa distribución para poder capturar mejor el rango de valores que podríamos ver. Cargando los …

14 gamma-distribution 

Estoy emprendiendo un proyecto de análisis de datos que implica investigar los tiempos de uso del sitio web en el transcurso del año. Lo que me gustaría hacer es comparar cuán "consistentes" son los patrones de uso, por ejemplo, qué tan cerca están de un patrón que implica usarlo durante …

14 distributions  distance  frequency  comparison 

Por lo general, una distribución de probabilidad sobre variables discretas se describe utilizando una función de masa de probabilidad (PMF): Cuando trabajamos con variables aleatorias continuas, describimos distribuciones de probabilidad usando una función de densidad de probabilidad (PDF) en lugar de una función de masa de probabilidad. - Aprendizaje profundo …

14 probability  mathematical-statistics  terminology  pdf 

¿Cómo se llama una media estadística que se calcula a partir de los extremos superior e inferior en cualquier conjunto de datos dado? Por ejemplo, si tiene un conjunto: { -2, 0 , 8, 9, 1, 50, -2, 6} El extremo superior de este conjunto es 50y el extremo inferior …

14 mean  terminology  average  range