Estou vendo como a distância euclidiana mínima esperada entre pontos aleatoriamente uniformes e a origem muda à medida que aumentamos a densidade de pontos aleatórios ( pontos por unidade quadrada ) ao redor da origem. Eu consegui chegar a um relacionamento entre os dois descritos como...
Gostaria de entender melhor por que o LSTM pode se lembrar de informações por um período mais longo do que a rede neural recorrente simples (baunilha / simples), refazendo um experimento do artigo Aprender Dependências de Longo Prazo com Descida Gradiente é Difícil por Bengio et al. 1994 . Veja as...
Recentemente, tive uma rápida discussão com um amigo experiente que mencionou que os SVMs são o limite de temperatura zero da regressão logística. A lógica envolvia polítopos marginais e dualidade de fenchel. Eu não fui capaz de seguir. Esta afirmação sobre SVMs é o limite de temperatura zero da...
Como na maioria dos métodos de Monte Carlo, a regra para inicialização é que, quanto maior o número de repetições, menor o erro de Monte Carlo. Mas há retornos decrescentes, portanto, não faz sentido executar o maior número possível de réplicas. Suponha que você deseje garantir que sua estimativa...
Eu estou familiarizado com a validação cruzada "regular", mas agora quero fazer previsões de séries temporais enquanto estiver usando a validação cruzada com uma função de regressão linear simples. Escrevo um exemplo simples, para ajudar a esclarecer minhas duas perguntas: uma sobre a divisão trem...
Eu tenho dois preditores em um modelo de regressão logística binária: um binário e um contínuo. Meu objetivo principal é comparar os coeficientes dos dois preditores dentro do mesmo modelo. Encontrei a sugestão de Andrew Gelman para padronizar variáveis de entrada de regressão contínua: I)...
Quais são as desvantagens do uso de rede elástica em comparação com o laço. Eu sei que a rede elástica é capaz de selecionar grupos de variáveis quando elas são altamente correlacionadas. Não tem o problema de selecionar mais de nnn preditores quando p≫np≫np \gg n. Considerando que o laço...
Estou treinando uma rede neural para classificação de áudio. Eu o treinei no conjunto de dados UrbanSound8K (Modelo1) e depois quis avaliar como diferentes níveis de ruído adicionado às entradas influenciavam a precisão da previsão. Precisão da linha de base Modelo1 = 65% Como esperado, níveis...
Se estou interessado nos efeitos causais da mudança de uma variável ( ) em algum resultado ( ), como eu representaria isso em um gráfico acíclico direcionado (DAG)?EEEOOO Suponha que Δ E2= E2- E1ΔE2=E2-E1\Delta E_2 = E_2 - E_1 , onde E1E1E_1 e E2E2E_2 ocorram nos momentos 1 e 2, o DAG correto...
Eu tenho um conjunto de dados com 5.818.446 linhas e 51 colunas, onde 50 delas são preditores. Minha resposta é quantitativa, por isso estou interessado em um modelo de regressão. Estou tentando ajustar uma floresta aleatória aos meus dados usando o pacote de intercalação. No entanto, não tenho RAM...
Esta pergunta segue em stats.stackexchange.com/q/233658 O modelo de regressão logística para as classes {0, 1} é P(y=1|x)=exp(wTx)1+exp(wTx)P(y=0|x)=11+exp(wTx)P(y=1|x)=exp(wTx)1+exp(wTx)P(y=0|x)=11+exp(wTx) \mathbb{P} (y = 1 \;|\; x) = \frac{\exp(w^T x)}{1 + \exp(w^T x)} \\ \mathbb{P} (y = 0...
Suponha que uma variável de nível dependente seja medida em um nível de unidade (nível 1) aninhado em unidades do tipo (nível 2 ) e que unidades do tipo A estejam aninhadas em níveis do tipo B (nível 3 ).yyyAAA222AAABBB333 Suponha que eu ajuste a seguinte fórmula: y ~ "FIXED EFFECTS [my syntax]"...
A Senhora A seleciona um número XXX aleatoriamente da distribuição uniforme em [0,1][0,1][0, 1] . Em seguida, o Sr. B repetidamente, e de forma independente, números de chama Y1,Y2,...Y1,Y2,...Y_1, Y_2, ...da distribuição uniforme em [0,1][0,1][0, 1] , até que ele obtenha um número maior que...
Eu sou médico, por favor, seja gentil comigo e com meu entendimento básico de estatística. Eu tenho um conjunto de dados composto por pacientes e suas visitas e identifiquei a presença de um tipo específico de toupeira na mão esquerda e / ou direita com valores {0,1} (0 = não presente e 1 =...
Estimei algumas medidas repetidas modelos de efeitos fixos, com um componente de erro aninhado, com base em variáveis de agrupamento, ou seja, modelos não aninhados, usando plm . Agora estou interessado em teste se os modelos completos são significativamente diferentes, ou seja, onde é o modelo...
Quais são alguns dos trabalhos teóricos significativos atuais que foram realizados no campo da inferência assintótica / teoria das grandes amostras? Qual é o escopo da pesquisa neste campo agora? Existe algum problema em aberto ou áreas específicas em que a teoria está se desenvolvendo nos últimos...
Infelizmente, há um problema estatístico. Eu não tenho idéia por onde começar (estou estudando por conta própria, para que não haja ninguém que eu possa perguntar, se eu não entender alguma coisa. A questão é N ( um , b 2 ) ; a = 0 ; b 2 = 6 ; v a r ( X 2 + Y 2 ) = ?X, YX,YX,Y YidN( a , b2) ; a =...
Uma função de caixa preta , que é avaliada pontualmente, sujeita a ruído gaussiano, ou seja, f ( x ) + N ( μ ( x ) , σ ( x ) 2 ) , pode ser minimizada usando a otimização bayesiana onde um gaussiano Processo é usado como um modelo de função barulhenta.f:Rn→Rf:Rn→Rf: \mathbb{R}^n \rightarrow...
Frequentemente, na literatura, os autores têm se interessado em encontrar a distribuição estacionária de um processo de série temporal. Por exemplo, considere o seguinte processo simples AR ( ) : que .{ X t } X t = α X t - 1 + e t , e t i i d ∼ f111{Xt}{Xt}\{X_t\}Xt=αXt−1+et,Xt=αXt−1+et,X_t =...
Em outra parcela de intuições para identidades em probabilidade, considere a identidade elementar Lei da Variância Total Var(X)=E[Var(X|Y)]+Var(E[X|Y])Var(X)=E[Var(X|Y)]+Var(E[X|Y]) \begin{eqnarray} \rm{Var}(X) &=&\rm{E}[\rm{Var}(X|Y)] + \rm{Var}(E[X|Y]) \end{eqnarray} É uma manipulação...