Quais abordagens teóricas da causalidade eu devo conhecer como estatístico / economista aplicado? Eu sei o (um pouquinho) Modelo causal de Neyman – Rubin (e Roy , Haavelmo etc.) O trabalho de Pearl sobre causalidade Causalidade de Granger (embora menos orientada para o tratamento) De quais...
Estou um pouco confuso sobre a aprendizagem de conjuntos. Em poucas palavras, ele executa os modelos k e obtém a média desses k modelos. Como se pode garantir que a média dos modelos k seria melhor do que qualquer um deles por si só? Eu entendo que o viés é "espalhado" ou "mediado". No entanto, e...
Estou tentando entender melhor a perda de log e como ela funciona, mas uma coisa que não consigo encontrar é colocar o número da perda de log em algum tipo de contexto. Se meu modelo tiver uma perda de log de 0,5, isso é bom? O que é considerado uma pontuação boa e ruim? Como esses limites...
Acabei de encontrar o "critério de informação Akaike" e notei essa grande quantidade de literatura sobre seleção de modelos (também parecem existir coisas como o BIC). Por que os métodos contemporâneos de aprendizado de máquina não se beneficiam desses critérios de seleção de modelos BIC e...
Estou tentando usar a perda ao quadrado para fazer a classificação binária em um conjunto de dados de brinquedo. Estou usando o mtcarsconjunto de dados, use milhas por galão e peso para prever o tipo de transmissão. O gráfico abaixo mostra os dois tipos de dados do tipo de transmissão em cores...
Parece que a definição de aprendizado supervisionado é um subconjunto de aprendizado por reforço, com um tipo específico de função de recompensa que se baseia em dados rotulados (em oposição a outras informações no ambiente). Esse é um retrato
Qual é a definição matemática de uma relação causal entre duas variáveis aleatórias? Dada uma amostra da distribuição conjunta de duas variáveis aleatórias e , quando diríamos que causa ?XXXYYYXXXYYY Para contextualizar, estou lendo este artigo sobre descoberta causal...
Eu encontrei alguns estatísticos que nunca usam modelos diferentes de regressão linear para previsão porque acreditam que "modelos de ML", como floresta aleatória ou aumento de gradiente, são difíceis de explicar ou "não interpretáveis". Em uma regressão linear, considerando que o conjunto de...
Fechado . Esta questão é baseada em opiniões . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela possa ser respondida com fatos e citações editando esta postagem . Fechado há 3 anos . Regras: um...
O que você acha da aplicação de técnicas de aprendizado de máquina, como florestas aleatórias ou regressão penalizada (com pena de L1 ou L2 ou uma combinação delas) em pequenos estudos clínicos de amostra quando o objetivo é isolar preditores interessantes em um contexto de classificação? Não é uma...
Estou agrupando distribuições de probabilidade usando o algoritmo de Afinidade de Propagação e planejo usar a Densidade de Jensen-Shannon como métrica de distância. É correto usar o próprio JSD como a distância ou o JSD ao quadrado? Por quê? Que diferenças resultariam da escolha de um ou outro?...
Qual é o melhor classificador de 2 classes pronto para uso? Sim, acho que essa é a pergunta de um milhão de dólares, e sim, estou ciente do teorema do almoço sem graça e também li as perguntas anteriores: Qual é o melhor classificador de 2 classes pronto para uso para o seu aplicativo? e pior...
Eu sou novo no Machine Learning. No momento, estou usando um classificador Naive Bayes (NB) para classificar textos pequenos em 3 classes como positivos, negativos ou neutros, usando NLTK e python. Depois de realizar alguns testes, com um conjunto de dados composto de 300.000 instâncias (16.924...
Alguém tem referência a um resumo das análises em tempo de execução para algoritmos comuns de aprendizado de máquina (diferentes tipos de NN, SVMs,
Como alternativa, prever mercados de câmbio. Sei que isso pode ficar bem complicado, então, como introdução, estou procurando um algoritmo de previsão simples que tenha alguma precisão. (É para um projeto universitário de mestrado que dura quatro meses) Eu li que uma rede neural de várias camadas...
Estou estudando um curso de aprendizado de máquina e os slides das palestras contêm informações que considero contraditórias com o livro recomendado. O problema é o seguinte: existem três classificadores: classificador A, que oferece melhor desempenho na faixa mais baixa dos...
Quais são as vantagens das curvas ROC? Por exemplo, estou classificando algumas imagens que são um problema de classificação binária. Extraí cerca de 500 recursos e apliquei um algoritmo de seleção de recursos para selecionar um conjunto de recursos, depois apliquei o SVM para classificação. Nesse...
Alguém pode resumir para mim com exemplos possíveis, em que situações o aumento dos dados de treinamento melhora o sistema geral? Quando detectamos que a adição de mais dados de treinamento poderia sobrepor-se aos dados e não fornecer boas precisões nos dados de teste? Essa é uma pergunta muito...
Este termo aparece frequentemente nos encadeamentos relacionados ao método . A combinação de um método específico para mineração de dados e aprendizado estatístico? Não consigo obter um resultado relevante do google. Parece que a mistura está misturando resultados de muitos modelos e resultando...
Vi métricas de erro diferentes usadas nas competições do Kaggle: RMS, média quadrada, AUC, entre outras. Qual é a regra geral da escolha de uma métrica de erro, ou seja, como você sabe qual métrica de erro usar para um determinado problema? Existem