Na maioria das tarefas de aprendizado de máquina, nas quais é possível formular alguma probabilidade que deve ser maximizada, na verdade, otimizaríamos a probabilidade do log vez da probabilidade para alguns parâmetros . Por exemplo, no treinamento de probabilidade máxima, geralmente é a...
O artigo de Christopher Manning sobre regressão logística em R mostra uma regressão logística em R da seguinte maneira: ced.logr <- glm(ced.del ~ cat + follows + factor(class), family=binomial) Alguma saída: > summary(ced.logr) Call: glm(formula = ced.del ~ cat + follows +...
Estou tentando entender em um nível mais profundo a onipresença da probabilidade logarítmica (e talvez mais geralmente da probabilidade logarítmica) nas estatísticas e na teoria da probabilidade. As probabilidades de log aparecem em todo o lugar: geralmente trabalhamos com a probabilidade de log...
Como parte da saída de um modelo linear generalizado, os desvios nulo e residual são usados para avaliar o modelo. Muitas vezes, vejo as fórmulas para essas quantidades expressas em termos da probabilidade logarítmica do modelo saturado, por exemplo: /stats//a/113022/22199 , Regressão logística:...
O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1,...