Preguntas etiquetadas con theory

¿En qué circunstancias desearía, o no, escalar o estandarizar una variable antes del ajuste del modelo? ¿Y cuáles son las ventajas / desventajas de escalar una variable?

57 modeling  predictive-models  feature-selection  theory  standardization 

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 

¿Cuáles son las ideas principales, es decir, los conceptos relacionados con el teorema de Bayes ? No estoy pidiendo derivaciones de notación matemática compleja.

36 probability  bayesian  theory 

Mi padre es un entusiasta de las matemáticas, pero no le interesan mucho las estadísticas. Sería genial tratar de ilustrar algunos de los maravillosos datos estadísticos, y el CLT es un candidato excelente. ¿Cómo transmitirías la belleza matemática y el impacto del teorema del límite central a un no estadístico?

33 theory  central-limit-theorem 

Estoy pensando en esto desde una perspectiva de requisitos muy básicos y mínimos. ¿Cuáles son las teorías clave que un estadístico de la industria (no académico) debe conocer, comprender y utilizar de manera regular? Una de las grandes que viene a la mente es la Ley de los grandes números …

30 theory  careers  law-of-large-numbers 

He estado haciendo una competencia de aprendizaje automático en la que usan RMSLE (error logarítmico medio cuadrático medio) para evaluar el rendimiento que predice el precio de venta de una categoría de equipo. El problema es que no estoy seguro de cómo interpretar el éxito de mi resultado final. Por …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

Consulte también una pregunta similar sobre estadísticas . Al impulsar algoritmos como AdaBoost y LPBoost , se sabe que los alumnos "débiles" que se combinan solo tienen que rendir mejor que la posibilidad de ser útiles, de Wikipedia: Los clasificadores que utiliza pueden ser débiles (es decir, mostrar una tasa …

28 machine-learning  theory  boosting 

Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

El algoritmo de bandido más conocido es el límite superior de confianza (UCB) que popularizó esta clase de algoritmos. Desde entonces supongo que ahora hay mejores algoritmos. ¿Cuál es el mejor algoritmo actual (en términos de rendimiento empírico o límites teóricos)? ¿Es este algoritmo óptimo en algún sentido?

27 machine-learning  algorithms  theory  reinforcement-learning  multiarmed-bandit 

Me he estado preguntando, ¿por qué es tan importante tener un aprendizaje automático basado en principios / teórico? Desde una perspectiva personal como humano, puedo entender por qué el aprendizaje automático basado en principios sería importante: A los humanos les gusta entender lo que están haciendo, encontramos belleza y satisfacción …

25 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  theory 

La mayoría de los recursos sobre reglas de puntuación adecuadas mencionan una serie de reglas de puntuación diferentes como pérdida de registro, puntuación de Brier o puntuación esférica. Sin embargo, a menudo no dan mucha orientación sobre las diferencias entre ellos. (Anexo A: Wikipedia ). Elegir el modelo que maximiza …

22 machine-learning  classification  model-selection  theory  scoring-rules 

¿Qué significa decir que "la varianza es un estimador sesgado"? ¿Qué significa convertir una estimación sesgada en una estimación imparcial a través de una fórmula simple? ¿Qué hace exactamente esta conversión? Además, ¿cuál es el uso práctico de esta conversión? ¿Convierte estos puntajes cuando usa cierto tipo de estadísticas?

21 theory  unbiased-estimator  descriptive-statistics 

Específicamente, estoy buscando referencias (documentos, libros) que muestren y expliquen rigurosamente la maldición de la dimensionalidad. Esta pregunta surgió después de que comencé a leer este libro blanco de Lafferty y Wasserman. En el tercer párrafo mencionan una ecuación "bien conocida" que implica que la mejor tasa de convergencia es …

21 theory 

Estoy interesado en aprender más sobre las técnicas no paramétricas bayesianas (y relacionadas). Mi formación es en informática y, aunque nunca he tomado un curso sobre teoría de la medida o teoría de la probabilidad, he recibido una cantidad limitada de capacitación formal en probabilidad y estadística. ¿Alguien puede recomendar …

21 probability  bayesian  references  theory 

Me preguntaba si alguien sabe o si existe una aplicación en estadística en la que se requiere una fuerte consistencia de un estimador en lugar de una consistencia débil. Es decir, una fuerte consistencia es esencial para la aplicación y la aplicación no funcionaría con una consistencia débil.

20 hypothesis-testing  theory  asymptotics  estimators  consistency