Qual é a dimensão VC do algoritmo k-vizinho mais próximo se k for igual ao número de pontos de treinamento usados? Contexto: Essa pergunta foi feita em um curso que eu faço e a resposta dada foi 0. Eu, no entanto, não entendo por que esse é o caso. Minha intuição é que a VC-Dimension seja 1,...
Pergunta: Com uma cadeia MCMC de 10 dimensões, digamos que estou preparado para entregar uma matriz dos sorteios: 100.000 iterações (linhas) por 10 parâmetros (colunas), qual a melhor forma de identificar os modos posteriores? Estou especialmente preocupado com vários modos. Fundo:Eu me considero...
Eu tenho um conjunto de dados com colunas a b c(3 atributos). aé numérico e contínuo enquanto be csão categóricos, cada um com dois níveis. Eu estou usando o método Vizinhos K-Nearest to classificar ae bon c. Portanto, para poder medir as distâncias, eu transformo meu conjunto de dados removendo be...
O capítulo 2.4 da ESL parece classificar a regressão linear como "baseada em modelo", porque assume , enquanto nenhuma aproximação semelhante é declarada para os vizinhos k-mais próximos. Mas os dois métodos não fazem suposições sobre ?f( x ) ≈ x ⋅ βf(x)≈x⋅βf(x) \approx x\cdot\betaf( X...
Entendo a premissa do algoritmo kNN para dados espaciais. E sei que posso estender esse algoritmo para ser usado em qualquer variável de dados contínua (ou dados nominais com distância de Hamming). No entanto, quais estratégias são usadas ao lidar com dados dimensionais mais altos? Por exemplo,...
No aprendizado computacional, o teorema da NFL afirma que não existe um aprendiz universal. Para todo algoritmo de aprendizado, existe uma distribuição que causa ao aluno uma hipotese com um grande erro, com alta probabilidade (embora exista um baixo índice de erro). A conclusão é que, para...
Minha pergunta é sobre o classificador de um vizinho mais próximo e é sobre uma afirmação feita no excelente livro The Elements of Statistical Learning, de Hastie, Tibshirani e Friedman. A declaração é (p. 465, seção 13.3): "Como ele usa apenas o ponto de treinamento mais próximo ao ponto de...
Eu sei que há mais de dois tipos de normalização. Por exemplo, 1- Transformação de dados usando um z-score ou t-score. Isso geralmente é chamado de padronização. 2- Reescalonar dados para ter valores entre 0 e 1. A questão agora se eu precisar normalizar Que tipo de normalização de dados...
Conduzi a Correspondência de Pontuação de Prospensidade (em R, usando o pacote R "Matchit"). Eu usei o método correspondente "vizinho mais próximo". Após a comparação, comparei o tratamento e o grupo de controle em termos da variável de resultado. Para esta comparação, usei o teste t. Descobri que,...
Eu recebi esta pergunta em um questionário, ele perguntou qual seria o erro de treinamento para um classificador KNN quando K = 1. O que significa treinamento para um classificador KNN? Meu entendimento sobre o classificador KNN era que ele considera todo o conjunto de dados e atribui a qualquer...
No artigo " Quando o 'vizinho mais próximo' é significativo? ", Lemos que, Mostramos que, sob certas condições amplas (em termos de distribuição de dados e consultas ou carga de trabalho), à medida que a dimensionalidade aumenta, a distância do vizinho mais próximo se aproxima da distância do...
Estou tentando usar o método KNN para classificação binária. Ao tentar encontrar o melhor parâmetro 'k' (a quantidade de vizinhos que o algoritmo analisa), treino um modelo no meu conjunto de treinamento e analiso sua precisão em um conjunto de validação separado que obtive com meus dados. Este...