Estadísticas y Big Data

He estado usando el ajuste del modelo caret, pero luego volví a ejecutar el modelo usando el gbmpaquete. Entiendo que el caretpaquete usa gbmy el resultado debe ser el mismo. Sin embargo, solo una ejecución de prueba rápida usando data(iris)muestra una discrepancia en el modelo de aproximadamente 5% usando RMSE …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Soy bastante nuevo en el campo de los procesos gaussianos y cómo se están aplicando en el aprendizaje automático. Sigo leyendo y escuchando sobre las funciones de covarianza que son la atracción principal de estos métodos. Entonces, ¿alguien podría explicar de manera intuitiva lo que está sucediendo en estas funciones …

13 machine-learning  probability  bayesian 

PREFACIO: No me importan los méritos de usar un límite o no, ni cómo se debe elegir un límite. Mi pregunta es puramente matemática y debido a la curiosidad. La regresión logística modela la probabilidad condicional posterior de la clase A versus la clase B y se ajusta a un …

13 logistic  predictive-models  unbalanced-classes 

¿Hay grupos de investigación trabajando en el uso del aprendizaje profundo para problemas de optimización combinatoria?

13 optimization  deep-learning 

Sea una muestra aleatoria de la distribución uniforme en , donde . Deje que y sean las estadísticas de pedido más grandes y más pequeñas. Demuestre que la estadística es una estadística suficiente conjuntamente completa para el parámetro . X=(x1,x2,…xn)X=(x1,x2,…xn)\mathbf{X}= (x_1, x_2, \dots x_n)(a,b)(a,b)(a,b)a&lt;ba&lt;ba < bY1Y1Y_1YnYnY_n(Y1,Yn)(Y1,Yn)(Y_1, Y_n)θ=(a,b)θ=(a,b)\theta = (a, b) …

13 self-study  uniform  sufficient-statistics  complete-statistics 

Considere el modelo de regresión lineal. y=Xβ+uy=Xβ+u\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} , u∼N(0,σ2I)u∼N(0,σ2I)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) , E(u∣X)=0E(u∣X)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} . Deje vs .H 1 : σ 2 0 ≠ σ 2H0:σ20=σ2H0:σ02=σ2H_0: \sigma_0^2=\sigma^2H1:σ20≠σ2H1:σ02≠σ2H_1: \sigma_0^2\neq\sigma^2 Podemos deducir que , donde . Y es la notación típica para la matriz aniquiladora, , donde es la variable dependiente retrocedió en .deltaim(X)=n×kMXMXY= …

13 regression  hypothesis-testing  mathematical-statistics  inference 

Me doy cuenta de que este tema ha aparecido varias veces antes, por ejemplo , aquí , pero todavía no estoy seguro de cómo interpretar mejor mi salida de regresión. Tengo un conjunto de datos muy simple, que consiste en una columna de valores xy una columna de valores y …

13 regression  p-value  least-squares  aic 

He leído que el lazo de grupo se usa para la selección de variables y la dispersión en un grupo de variables. Quiero saber la intuición detrás de esta afirmación. ¿Por qué se prefiere el lazo grupal al lazo? ¿Por qué la ruta de solución de lazo grupal no es …

13 regression  feature-selection  lasso  regularization 

Esta puede ser una explicación simple (espero de todos modos). He hecho un análisis de regresión en Matlab usando la caja de herramientas de regresión. Sin embargo, me he encontrado con un estudio que dice esto: "Utilizando el análisis de regresión, fue posible configurar un modelo predictivo utilizando solo cuatro …

13 variance 

He oído (lo siento, no puedo proporcionar un enlace a un texto, algo que me han dicho) que una curtosis de residuos altamente positiva puede ser problemática para pruebas de hipótesis precisas e intervalos de confianza (y, por lo tanto, problemas con la inferencia estadística). ¿Es esto cierto y, de …

13 statistical-significance  p-value  assumptions  kurtosis 

En los comentarios que siguen a esta respuesta mía a una pregunta relacionada, ¿los usuarios ssdecontrol y Glen_b preguntaron si la normalidad conjunta de e es necesaria para afirmar la normalidad de la suma ? Que la normalidad articular sea suficiente es, por supuesto, bien conocida. Esta pregunta complementaria no …

13 probability  normal-distribution  distributions  bivariate  multivariate-normal 

He usado la función h2o.glm () en R que proporciona una tabla de contingencia en el resultado junto con otras estadísticas. La tabla de contingencia se titula "Tabla cruzada basada en el umbral óptimo F1 " Wikipedia define la puntuación F1 o la puntuación F como la media armónica de …

13 threshold 

Busqué en Google y busqué en stats.stackexchange pero no puedo encontrar la fórmula para calcular un intervalo de confianza del 95% para un valor para una regresión lineal. ¿Alguien puede proporcionarlo?R2R2R^2 Aún mejor, digamos que había corrido la regresión lineal a continuación en R. ¿Cómo calcularía un intervalo de confianza …

13 r  regression  confidence-interval  inference  r-squared 

Acabo de cubrir Redes Neuronales Artificiales en el curso de Aprendizaje Automático de Coursera y me gustaría saber más teoría detrás de ellos. La motivación de que imitan la biología me parece un tanto insatisfactoria. En la superficie, parece que en cada nivel reemplazamos las covariables con una combinación lineal …

13 machine-learning  neural-networks  theory 

solíamos crear una curva GINI usando la elevación creada con la ayuda del porcentaje de buenos y malos para el modelado de cuadros de mando. Pero lo que he estudiado es que la curva ROC se crea utilizando la matriz de confusión con especificidad (1- Verdadero negativo) como eje xy …

13 roc  gini