Estadísticas y Big Data

Una forma común de "mentir con datos" es utilizar una escala del eje y que parezca que los cambios son más significativos de lo que realmente son. Cuando reviso publicaciones científicas, o informes de laboratorio de los estudiantes, a menudo me siento frustrado por este "pecado de visualización de datos" …

45 data-visualization 

He escrito un MLP simple en TensorFlow que está modelando un XOR-Gate . Entonces para: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] debería producir lo siguiente: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] La red tiene una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida …

45 machine-learning  neural-networks  error  gradient-descent  supervised-learning 

Al Rahimi recientemente dio una charla muy provocativa en NIPS 2017 comparando el aprendizaje automático actual con la alquimia. Una de sus afirmaciones es que necesitamos volver a los desarrollos teóricos, tener teoremas simples que demuestren resultados fundamentales. Cuando dijo eso, comencé a buscar los teoremas principales para ML, pero …

45 machine-learning  deep-learning  theory 

Cuando se utiliza la máquina de vectores de soporte, ¿existen pautas para elegir un núcleo lineal frente a un núcleo no lineal, como RBF? Una vez escuché que el kernel no lineal tiende a no funcionar bien una vez que el número de características es grande. ¿Hay alguna referencia sobre …

45 machine-learning  classification  svm  references  kernel-trick 

Aprendí en mi clase de modelos lineales que si dos predictores están correlacionados y ambos están incluidos en un modelo, uno será insignificante. Por ejemplo, suponga que el tamaño de una casa y el número de dormitorios están correlacionados. Al predecir el costo de una casa utilizando estos dos predictores, …

45 regression  multiple-regression  p-value  linear-model  multicollinearity 

Estoy creando un gráfico para mostrar las tendencias en las tasas de mortalidad (por 1000 personas) en diferentes países y la historia que debería surgir de la trama es que Alemania (línea azul claro) es la única cuya tendencia está aumentando después de 1932. Esto es mi primer intento (básico) …

45 data-visualization 

Sé que me falta algo en mi comprensión de la regresión logística, y realmente agradecería cualquier ayuda. Hasta donde yo entiendo, la regresión logística supone que la probabilidad de un resultado '1' dadas las entradas, es una combinación lineal de las entradas, pasadas a través de una función de logística …

45 r  regression  logistic  generalized-linear-model  simulation 

En el campo de la economía (creo) tenemos ARIMA y GARCH para series de tiempo regularmente espaciadas y Poisson, Hawkes para procesos de puntos de modelado, entonces, ¿qué hay de los intentos de modelar series de tiempo espaciadas irregularmente (de manera desigual)? Existen (al menos) prácticas comunes ? (Si tiene …

45 time-series  garch  poisson-process  point-process  unevenly-spaced-time-series 

¿Existe la posibilidad de usar R en una interfaz web sin la necesidad de instalarlo? Solo tengo un pequeño script que me gusta ejecutar, pero solo quiero intentarlo sin un largo procedimiento de instalación. Gracias.

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Dada la variable aleatoria Y=max(X1,X2,…,Xn)Y=max(X1,X2,…,Xn)Y = \max(X_1, X_2, \ldots, X_n) donde XiXiX_i son variables uniformes IID, ¿cómo calculo el PDF de YYY ?

45 pdf  maximum 

¿Qué es la "desviación", cómo se calcula y cuáles son sus usos en diferentes campos de las estadísticas? En particular, estoy personalmente interesado en sus usos en CART (y su implementación en rpart en R). Estoy preguntando esto ya que el artículo wiki parece algo deficiente y sus ideas serán …

45 r  cart  rpart  deviance 

Me encontré con una pregunta en la prueba de aptitud de la entrevista de trabajo para el pensamiento crítico. Es algo así: La República Zorganiana tiene algunas costumbres muy extrañas. Las parejas solo desean tener hijas, ya que solo las mujeres pueden heredar la riqueza de la familia, por lo …

45 probability  ratio 

Estoy familiarizado con los algoritmos básicos de descenso de gradiente para entrenar redes neuronales. He leído el documento que propone a Adam: ADAM: UN MÉTODO PARA LA OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA . Si bien definitivamente tengo algunas ideas (al menos), el documento parece tener un nivel demasiado alto para mí en general. …

45 neural-networks  optimization  gradient-descent  adam 

Específicamente, quiero saber si hay una diferencia entre lm(y ~ x1 + x2)y glm(y ~ x1 + x2, family=gaussian). Creo que este caso particular de glm es igual a lm. ¿Me equivoco?

45 r  normal-distribution  generalized-linear-model  lm 

¿Cuál es la diferencia entre la 'Normalización' de datos y la 'Escala' de datos? Hasta ahora pensé que ambos términos se refieren al mismo proceso, pero ahora me doy cuenta de que hay algo más que no sé / entiendo. Además, si hay una diferencia entre Normalización y Escalado, ¿cuándo …

45 data-transformation  scales  normality-assumption  normalization