Perguntas com a marcação «statistical-learning»

Algoritmos de aprendizado de máquina criam um modelo dos dados de treinamento. O termo "aprendizado de máquina" é vagamente definido; inclui o que também é chamado de aprendizagem estatística, aprendizagem por reforço, aprendizagem não supervisionada, etc. SEMPRE ADICIONE UMA TAG MAIS ESPECÍFICA.


2
Por que a regressão do cume é chamada “cume”, por que é necessária e o que acontece quando
Cume estimativa coeficiente de regressão β R são os valores que minimizam oβ^Rβ^R\hat{\beta}^R RSS+λ∑j=1pβ2j.RSS+λ∑j=1pβj2. \text{RSS} + \lambda \sum_{j=1}^p\beta_j^2. Minhas perguntas são: Se λ=0λ=0\lambda = 0 , vemos que a expressão acima se reduz ao RSS usual. E se λ→∞λ→∞\lambda \to \infty ? Não compreendo a explicação do livro didático sobre …



1
Por que devemos discutir comportamentos de convergência de diferentes estimadores em diferentes topologias?
No primeiro capítulo do livro Geometria Algébrica e Teoria Estatística da Aprendizagem, que fala sobre a convergência de estimativas em diferentes espaços funcionais, ele menciona que a estimativa bayesiana corresponde à topologia de distribuição de Schwartz, enquanto a estimativa de máxima verossimilhança corresponde à topologia de super-norma. (na página 7): …


1
Regressão logística para dados de distribuições de Poisson
De algumas notas de aprendizado de máquina, falando sobre alguns métodos de classificação discriminativa, em particular a regressão logística, onde y é o rótulo da classe (0 ou 1) e x são os dados, diz-se que: se x|y=0∼Poisson(λ0)x|y=0∼Poisson(λ0)x|y = 0 \sim \mathrm{Poisson}(λ_0) , e x|y=1∼Poisson(λ1)x|y=1∼Poisson(λ1)x|y = 1 \sim \mathrm{Poisson}(λ_1) , …


1
Esclarecimento em geometria da informação
Esta questão está relacionada ao artigo Geometria Diferencial de Famílias Exponenciais Curvas - Curvaturas e Perda de Informação por Amari. O texto é o seguinte. Seja uma variedade dimensional de distribuições de probabilidade com um sistema de coordenadas , onde é assumido ...Sn={pθ}Sn={pθ}S^n=\{p_{\theta}\}nnnθ=(θ1,…,θn)θ=(θ1,…,θn)\theta=(\theta_1,\dots,\theta_n)pθ(x)>0pθ(x)>0p_{\theta}(x)>0 Podemos considerar cada ponto de como portador …


2
A Random Forest é uma boa opção para a classificação de dados não balanceados? [fechadas]
Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 3 anos . Apesar das abordagens semelhantes e outras crescentes de variabilidade de …

1
Confuso com a derivação da função de regressão
Acabei de receber uma cópia dos Elementos do aprendizado estatístico de Hastie, Tibshirani e Friedman. No capítulo 2 (Visão geral do aprendizado supervisionado), seção 4 (Teoria estatística da decisão), ele fornece uma derivação da função de regressão. Deixe denotar um vetor de entrada aleatória com valor real e uma variável …

2
Elementos das alternativas de aprendizagem estatística
O Elements of Statistical Learning (ESL) é um livro com amplitude e profundidade fantásticas. Ele aborda o essencial dos métodos muito modernos, citando os documentos onde esses estudos originais ocorrem. No entanto, eu realmente acho a linguagem do livro muito, muito proibitiva. Eu acredito que existe uma maneira mais fácil …
Ao utilizar nosso site, você reconhece que leu e compreendeu nossa Política de Cookies e nossa Política de Privacidade.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.