Gostaria de entender como posso obter a porcentagem de variação de um conjunto de dados, não no espaço de coordenadas fornecido pelo PCA, mas em um conjunto ligeiramente diferente de vetores (rotacionados). set.seed(1234) xx <- rnorm(1000) yy <- xx * 0.5 + rnorm(1000, sd = 0.6) vecs <-...
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...
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...
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
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...
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...
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...
Eu estou querendo saber como abordar adequadamente o treinamento e o teste de um modelo LASSO usando glmnet no R? Especificamente, estou pensando em como fazer isso, se a falta de um conjunto de dados de teste externo exigir que eu use a validação cruzada (ou outra abordagem semelhante) para...
Esta é mais uma pergunta conceitual, mas como eu uso R, vou me referir aos pacotes em R. Se o objetivo é ajustar um modelo linear para fins de previsão e, em seguida, fazer previsões onde os efeitos aleatórios podem não estar disponíveis, existe algum benefício em usar um modelo de efeitos mistos...
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...
Se eu usar um Jeffreys anterior para um parâmetro de probabilidade binomial , isso implica o uso de uma distribuição .θθ\thetaθ ~ b e t um ( 1 / 2 , 1 / 2 )θ∼betuma(1 1/2,1 1/2)\theta \sim beta(1/2,1/2) Se eu me transformar em um novo quadro de referência então claramente também não será...
Por que estou recebendo previsões diferentes para expansão polinomial manual e usando a polyfunção R ? set.seed(0) x <- rnorm(10) y <- runif(10) plot(x,y,ylim=c(-0.5,1.5)) grid() # xp is a grid variable for ploting xp <- seq(-3,3,by=0.01) x_exp <- data.frame(f1=x,f2=x^2) fit <-...
Gostaria de saber qual é a diferença entre esses dois tipos de anteriores: Não
O erro padrão de uma proporção será o maior que pode ser para um dado N quando a proporção em questão for 0,5 e fica menor quanto mais a proporção for de 0,5. Eu posso ver por que isso acontece quando olho para a equação para o erro padrão de uma proporção, mas não posso explicar mais isso. Existe...
Imagine o seguinte problema. Tenho instantâneos semanais de dados de preços de itens K, bem como de vários recursos / preditores. Quero prever quanto o preço mudará daqui a dois anos. Eu montei meu conjunto de dados da seguinte forma: cada linha consiste em recursos para cada item de cada semana e...
Quando comecei a ler sobre o filtro Kalman, pensei que fosse um caso especial do modelo ARIMA (ou seja, ARIMA (0,1,1)). Mas, na verdade, parece que a situação é mais complicada. Primeiro, o ARIMA pode ser usado para previsão e o filtro Kalman é para filtragem. Mas eles não estão intimamente...
Meu conjunto de dados ( ) possui uma variável dependente (DV), cinco variáveis independentes "de linha de base" (P1, P2, P3, P4, P5) e uma variável independente de interesse (Q).N≈10,000N≈10,000N \approx 10,000 Executei regressões lineares OLS para os dois modelos a seguir: DV ~ 1 + P1 + P2 +...
Estou implementando um VAE e notei duas implementações diferentes on-line da divergência simplificada univariada de KL gaussiana. A divergência original conforme aqui é Se assumirmos que nosso prior é uma unidade gaussiana, ou seja, e , isso simplifica para E aqui é onde está minha confusão....
tl; dr: Começando com um conjunto de dados gerado sob o valor nulo, fiz uma nova amostragem de casos com substituição e conduzi um teste de hipótese em cada conjunto de dados reamostrado. Esses testes de hipótese rejeitam o nulo mais de 5% do tempo. Na simulação abaixo, muito simples, eu conjuntos...
Suponha que tenhamos um modelo .Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiYi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiY_i = \beta_0 + \beta_1X_{i1} + \beta_2X_{i2} + \dots + \beta_kX_{ik} + \epsilon_i A regressão tem várias suposições, como que os erros devem ser normalmente distribuídos com zero médio e variação constante....