Sei que isso provavelmente já foi discutido em outro lugar, mas não consegui encontrar uma resposta explícita. Estou tentando usar a fórmula para calcular fora da amostra de um modelo de regressão linear, em que é a soma dos resíduos quadrados e é a soma total dos quadrados. Para o conjunto de...
O documento de ajuda "entalhe" ( ou texto original ) do boxplot em 'R' fornece o seguinte: Se os entalhes de duas parcelas não se sobrepõem, é uma 'forte evidência' de que as duas medianas diferem (Chambers et al, 1983, p. 62). Veja boxplot.stats para os cálculos usados. e o ' boxplot.stats '...
Provavelmente, há mais de um mal-entendido sério nesta questão, mas não se destina a acertar os cálculos, mas a motivar o aprendizado de séries temporais com algum foco em mente. Ao tentar entender a aplicação de séries temporais, parece que diminuir os dados torna implausível prever valores...
Estou lendo este artigo sobre a diferença entre Análise de Componentes Principais e Análise Discriminante Múltipla (Análise Discriminante Linear), e estou tentando entender por que você usaria o PCA em vez do MDA / LDA. A explicação é resumida da seguinte forma: grosso modo, no PCA, estamos...
Sou um cientista de dados que trabalha com sólida experiência em regressão, outros algoritmos de tipo de aprendizado de máquina e programação (tanto para análise de dados quanto para desenvolvimento de software em geral). A maior parte da minha vida profissional foi focada na criação de modelos...
Então, antes de tudo, pesquisei neste fórum e sei que perguntas extremamente semelhantes foram feitas, mas geralmente não foram respondidas adequadamente ou, às vezes, a resposta simplesmente não é detalhada o suficiente para que eu possa entender. Então, desta vez, minha pergunta é: tenho dois...
Estou ciente de testar a suposição de riscos proporcionais no contexto dos modelos Cox PH, mas não encontrei nada relacionado a modelos paramétricos? Existe uma maneira viável de testar a suposição de PH de certos modelos paramétricos? Parece que deve ser dado que os modelos paramétricos são...
Existe alguma definição formal (matemática) do que os freqüentadores entendem sob "probabilidade". Eu li que é a frequência relativa de ocorrência '' a longo prazo '', mas existe alguma maneira formal de defini-la? Existem referências conhecidas nas quais posso encontrar essa definição? EDITAR:...
Existe alguma regra prática entre a profundidade de uma rede neural e a taxa de aprendizado? Tenho notado que quanto mais profunda a rede, menor a taxa de aprendizado. Se isso está correto, por que
No meu programa, eu preciso executar N threads separados, cada um com seu próprio RNG, que é usado para provar um grande conjunto de dados. Eu preciso ser capaz de propagar todo esse processo com um único valor para poder reproduzir resultados. É suficiente simplesmente aumentar sequencialmente a...
Embora eu tenha feito alguma programação com máquinas de Boltzmann em uma aula de física, não estou familiarizado com a caracterização teórica deles. Por outro lado, conheço um pouco da teoria dos modelos gráficos (sobre os primeiros capítulos do livro de Lauritzen, Graphical Models ). Pergunta:...
Tentei executar um modelo Stan sem dados para obter gráficos para as distribuições anteriores. No entanto, isso não parece ser possível, recebo uma mensagem de erro sobre o meu modelo que não contém amostras. Então, existe uma maneira de obter as distribuições anteriores? Talvez seja possível...
Em termos da diferença entre rede neural e aprendizado profundo, podemos listar vários itens, como mais camadas incluídas, conjunto de dados massivo, hardware de computador poderoso para tornar possível o modelo complicado de treinamento. Além dessas, existem explicações mais detalhadas sobre a...
Exceto árvores de decisão e regressão logística, que outros modelos de classificação fornecem boa interpretação? Não estou interessado na precisão ou em outros parâmetros, apenas a interpretação dos resultados é
Atualmente, estou usando uma abordagem bayesiana para estimar parâmetros para um modelo que consiste em vários ODEs. Como tenho 15 parâmetros para estimar, meu espaço de amostragem é tridimensional e minha busca por distribuição posterior parece ter muitos máximos locais muito isolados por grandes...
Suponha que seja um estimador imparcial para . Então, é claro, . θE[ θ |θ]=θθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE [ θ^∣ θ ] = θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Como alguém explica isso a um leigo? No passado, o que eu disse é que se você calcula a média de vários valores de , à medida...
Suponha que eu tenha o mínimo, a média e o máximo de alguns conjuntos de dados, digamos, 10, 20 e 25. Existe uma maneira de: criar uma distribuição a partir desses dados e saber qual a porcentagem provável da população acima ou abaixo da média Editar: De acordo com a sugestão de Glen, suponha...
Como o título indica, estou tentando replicar os resultados do glmnet linear usando o otimizador LBFGS da biblioteca lbfgs. Esse otimizador nos permite adicionar um termo regularizador L1 sem ter que nos preocupar com diferenciabilidade, desde que nossa função objetivo (sem o termo regularizador...
Quero aprofundar o aprendizado de máquina (teoria e aplicação em finanças). Quero perguntar qual a relevância da análise complexa e da análise funcional como base para o Machine Learning? Preciso aprender esses assuntos ou devo me concentrar em outro tópico (se sim, em
Li esta legenda em um artigo e nunca vi a AUC descrita dessa maneira em nenhum outro lugar. Isso é verdade? Existe uma maneira simples ou comprovada de ver isso? A Fig. 2 mostra a precisão da previsão de variáveis dicotômicas expressas em termos da área sob a curva característica operacional...