Alguém recebeu sugestões de bibliotecas ou códigos sobre como realmente plotar algumas árvores de amostra de: getTree(rfobj, k, labelVar=TRUE) (Sim, eu sei que você não deve fazer isso operacionalmente, a RF é uma caixa preta, etc. etc. Quero verificar visualmente uma árvore para verificar se...
Estou tendo a impressão de que, quando as pessoas estão se referindo a uma rede de "crenças profundas", essa é basicamente uma rede neural, mas muito grande. Isso está correto ou uma profunda rede de crenças também implica que o algoritmo em si é diferente (ou seja, nenhuma rede neural de avanço de...
Existe um propósito específico em termos de eficiência ou funcionalidade porque o algoritmo k-means não usa, por exemplo, (des) semelhança de cosseno como uma métrica de distância, mas apenas pode usar a norma euclidiana? Em geral, o método K-means está em conformidade e correto quando outras...
O cluster hierárquico pode ser representado por um dendograma. Cortar um dendrograma em um determinado nível fornece um conjunto de clusters. Cortar em outro nível fornece outro conjunto de clusters. Como você escolheria onde cortar o dendrograma? Existe algo que poderíamos considerar um ponto...
É possível ter uma equação de regressão (múltipla) com duas ou mais variáveis dependentes? Claro, você pode executar duas equações de regressão separadas, uma para cada DV, mas isso não parece capturar qualquer relação entre os dois
Na literatura sobre modelos hierárquicos / multiníveis, eu sempre li sobre "modelos aninhados" e "modelos não aninhados", mas o que isso significa? Alguém poderia me dar alguns exemplos ou me contar sobre as implicações matemáticas desse
Quando você está tentando ajustar modelos a um grande conjunto de dados, o conselho comum é particionar os dados em três partes: o conjunto de dados de treinamento, validação e teste. Isso ocorre porque os modelos geralmente têm três "níveis" de parâmetros: o primeiro "parâmetro" é a classe do...
A temporada de férias me deu a oportunidade de me aconchegar ao lado do fogo com Os elementos do aprendizado estatístico . Vindo de uma perspectiva econométrica (freqüentista), estou tendo problemas para entender os usos de métodos de encolhimento, como regressão de cume, laço e regressão de menor...
Sou bastante evangelístico no que diz respeito ao uso de razões de probabilidade para representar a evidência objetiva a favor / contra um determinado fenômeno. No entanto, aprendi recentemente que o fator Bayes desempenha uma função semelhante no contexto dos métodos bayesianos (isto é, o prior...
Entendo que o prior de Jeffreys é invariável sob uma parametrização. No entanto, o que não entendo é por que essa propriedade é desejada. Por que você não gostaria que o anterior fosse alterado sob uma alteração de
Vejo que muitos algoritmos de aprendizado de máquina funcionam melhor com cancelamento médio e equalização de covariância. Por exemplo, as Redes Neurais tendem a convergir mais rapidamente, e o K-Means geralmente oferece melhores agrupamentos com recursos pré-processados. Não vejo a intuição por...
É uma prática comum aplicar o PCA (análise de componentes principais) antes de um algoritmo de armazenamento em cluster (como k-means). Acredita-se que melhora os resultados do agrupamento na prática (redução de ruído). No entanto, estou interessado em um estudo comparativo e aprofundado da...
Estou prestes a apresentar a tabela normal padrão na minha aula de estatística introdutória, e isso me fez pensar: quem criou a primeira tabela normal padrão? Como eles fizeram isso antes da chegada dos computadores? Estremeço ao pensar em alguém de força bruta calculando mil somas de Riemann à...
O título do Comentário na Nature Scientists se defronta com a significância estatística começa com: Valentin Amrhein, Sander Greenland, Blake McShane e mais de 800 signatários pedem o fim de reivindicações sensatas e a rejeição de possíveis efeitos cruciais. e depois contém instruções como:...
Que maneira (maneiras?) Existe para explicar visualmente o que é ANOVA? Qualquer referência, link (s) (pacotes R?) Será bem-vinda.
Pelo que sei, o uso do laço para seleção de variáveis lida com o problema de entradas correlacionadas. Além disso, como é equivalente à regressão de menor ângulo, não é lento computacionalmente. No entanto, muitas pessoas (por exemplo, pessoas que conheço fazendo bioestatística) ainda parecem...
Em outros contextos, ortogonal significa "em ângulo reto" ou "perpendicular". O que significa ortogonal em um contexto estatístico? Obrigado por qualquer
Suponha que tenhamos alguém construindo um modelo preditivo, mas que alguém não seja necessariamente versado em princípios estatísticos ou de aprendizado de máquina adequados. Talvez estejamos ajudando essa pessoa enquanto ela está aprendendo, ou talvez essa pessoa esteja usando algum tipo de...
Eu produzi modelos aditivos generalizados para o desmatamento. Para explicar a autocorrelação espacial, incluímos latitude e longitude como um termo de interação suavizado (ou seja, s (x, y)). Baseei isso na leitura de muitos artigos em que os autores dizem 'para explicar a autocorrelação...
Vejo que uma vez dos vinte testes totais executados, , assumem erroneamente que durante um dos vinte testes o resultado é significativo ( ).0,05 = 1 / 20p < 0,05p<0.05p < 0.050,05 = 1 / 200.05=1/200.05 = 1/20 comic xkcd jelly bean - "Significativo" Título: Significativo Texto suspenso:...