Estadísticas y Big Data

Preguntas y respuestas para personas interesadas en estadísticas, aprendizaje automático, análisis de datos, minería de datos y visualización de datos.

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¿Pueden los grados de libertad ser un número no entero?
Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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¿No se puede decir que los modelos de aprendizaje profundo ahora son interpretables? ¿Son las características de los nodos?
Para los modelos estadísticos y de aprendizaje automático, existen múltiples niveles de interpretación: 1) el algoritmo en su conjunto, 2) partes del algoritmo en general 3) partes del algoritmo en entradas particulares, y estos tres niveles se dividen en dos partes cada uno, uno para entrenamiento y otro para la …
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¿Cuáles son los impactos de elegir diferentes funciones de pérdida en la clasificación para aproximar la pérdida 0-1?
Sabemos que algunas funciones objetivas son más fáciles de optimizar y otras son difíciles. Y hay muchas funciones de pérdida que queremos usar pero difíciles de usar, por ejemplo, pérdida 0-1. Entonces encontramos algunas funciones de pérdida de proxy para hacer el trabajo. Por ejemplo, usamos pérdida de bisagra o …
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¿La similitud del coseno es idéntica a la distancia euclidiana normalizada l2?
Idéntico significado, que producirá resultados idénticos para una clasificación entre un vector de similitud u y un conjunto de vectores V . Tengo un modelo de espacio vectorial que tiene la medida de distancia (distancia euclidiana, similitud de coseno) y la técnica de normalización (ninguno, l1, l2) como parámetros. Según …
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¿Es la variación lo mismo que la varianza?
Esta es mi primera pregunta sobre Cross Validated aquí, así que, por favor, ayúdenme incluso si parece trivial :-) En primer lugar, la pregunta podría ser el resultado de diferencias de idioma o tal vez yo tenga deficiencias reales en las estadísticas. Sin embargo, aquí está: En estadísticas de población, …
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