Estadísticas y Big Data statistical-learning

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¿Cómo funciona una máquina de vectores de soporte (SVM)?

¿Cómo funciona una máquina de vectores de soporte (SVM) de trabajo, y lo que lo diferencia de otros clasificadores lineales, como el perceptrón lineal , análisis discriminante lineal o regresión logística ? * * (* Estoy pensando en términos de las motivaciones subyacentes para el algoritmo, las estrategias de optimización, …

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¿Por qué la regresión de cresta se llama "cresta", por qué es necesaria y qué sucede cuando va al infinito?

Estimación del coeficiente de regresión de cresta son los valores que minimizan laβ^Rβ^R\hat{\beta}^R RSS+λ∑j=1pβ2j.RSS+λ∑j=1pβj2. \text{RSS} + \lambda \sum_{j=1}^p\beta_j^2. Mis preguntas son: Si , vemos que la expresión anterior se reduce al RSS habitual. ¿Qué pasa si ? No entiendo la explicación del libro de texto del comportamiento de los coeficientes.λ=0λ=0\lambda …

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¿Agrupación o clasificación supervisada?

La segunda pregunta es que encontré en una discusión en alguna parte de la web hablando sobre "agrupación supervisada", que yo sepa, la agrupación no está supervisada, entonces, ¿cuál es exactamente el significado de "agrupación supervisada"? ¿Cuál es la diferencia con respecto a la "clasificación"? Hay muchos enlaces que hablan …

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¿Qué es la combinación de datos?

Este término aparece con frecuencia en los hilos relacionados con el método . ¿ Combinar es un método específico en minería de datos y aprendizaje estadístico? No puedo obtener un resultado relevante de google. Parece que la combinación está mezclando los resultados de muchos modelos y dando como resultado un …

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¿Por qué deberíamos discutir los comportamientos de convergencia de diferentes estimadores en diferentes topologías?

En el primer capítulo del libro Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory, que habla sobre la convergencia de las estimaciones en diferentes espacios funcionales, menciona que la estimación bayesiana corresponde a la topología de distribución de Schwartz, mientras que la estimación de máxima verosimilitud corresponde a la topología supranormal (en …

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¿Cómo puede un vector de variables representar un hiperplano?

Estoy leyendo Elementos de aprendizaje estadístico y en la página 12 (sección 2.3) un modelo lineal se anota como: Yˆ=XTβˆY^=XTβ^\widehat{Y} = X^{T} \widehat{\beta} ... donde es la transposición de un vector de columna de los predictores / variables independientes / entradas. (Establece anteriormente que "se supone que todos los vectores …

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Regresión logística para datos de distribuciones de Poisson

De algunas notas de aprendizaje automático que hablan sobre algunos métodos de clasificación discriminativos, en particular la regresión logística, donde y es la etiqueta de clase (0 o 1) y x son los datos, se dice que: si , y , entonces será logístico.x|y=0∼Poisson(λ0)x|y=0∼Poisson(λ0)x|y = 0 \sim \mathrm{Poisson}(λ_0)x|y=1∼Poisson(λ1)x|y=1∼Poisson(λ1)x|y = 1 …

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Extender modelos de 2 clases a problemas de múltiples clases

Este documento sobre Adaboost ofrece algunas sugerencias y códigos (página 17) para extender los modelos de 2 clases a problemas de clase K. Me gustaría generalizar este código, de modo que pueda conectar fácilmente diferentes modelos de 2 clases y comparar los resultados. Debido a que la mayoría de los …

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Aclaración en la geometría de la información.

Esta pregunta se refiere al documento Geometría diferencial de familias exponenciales curvas: curvas y pérdida de información de Amari. El texto es el siguiente. Sea una variedad dimensional de distribuciones de probabilidad con un sistema de coordenadas , donde se supone ...n θ = ( θ 1 , … , …

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Teoría estadística del aprendizaje VS teoría del aprendizaje computacional?

¿Qué relaciones y diferencias hay entre la teoría del aprendizaje estadístico y la teoría del aprendizaje computacional ? ¿Son sobre el mismo tema? ¿Resolver los mismos problemas y usar los mismos métodos? Por ejemplo, el primero dice que es la teoría de la predicción (regresión, clasificación, ...).

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¿Es Random Forest una buena opción para la clasificación de datos desequilibrados? [cerrado]

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 3 años . A pesar del parecido y otros enfoques de variabilidad de datos cada …

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Confundido por la derivación de la función de regresión

Acabo de recibir una copia de Los elementos del aprendizaje estadístico de Hastie, Tibshirani y Friedman. En el capítulo 2 (Descripción general del aprendizaje supervisado), sección 4 (Teoría de decisión estadística), ofrece una derivación de la función de regresión. Supongamos que denota un vector de entrada aleatorio con valor real, …

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Elementos de alternativas de aprendizaje estadístico

Elementos de aprendizaje estadístico (ESL) es un libro que tiene una amplitud y profundidad fantásticas. Cubre lo esencial de los métodos muy modernos al citar los documentos de donde surgen estos estudios originales. Sin embargo, el lenguaje del libro realmente me parece muy prohibitivo. Creo que hay una manera más …

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