Perguntas com a marcação «theory»

Em que circunstâncias você deseja ou não deseja dimensionar ou padronizar uma variável antes do ajuste do modelo? E quais são as vantagens / desvantagens de escalar uma variável?

57 modeling  predictive-models  feature-selection  theory  standardization 

Al Rahimi deu recentemente uma palestra muito provocativa no NIPS 2017, comparando o Machine Learning atual com a Alquimia. Uma de suas afirmações é que precisamos voltar aos desenvolvimentos teóricos, ter teoremas simples que provem resultados fundamentais. Quando ele disse isso, comecei a procurar os principais teoremas da ML, mas …

45 machine-learning  deep-learning  theory 

Quais são as principais idéias, isto é, conceitos relacionados ao teorema de Bayes ? Não estou pedindo nenhuma derivação de notação matemática complexa.

36 probability  bayesian  theory 

Meu pai é um entusiasta da matemática, mas não está muito interessado em estatística. Seria interessante tentar ilustrar alguns dos maravilhosos bits de estatística, e o CLT é um candidato principal. Como você transmitiria a beleza matemática e o impacto do teorema do limite central a um não estatístico?

33 theory  central-limit-theorem 

Estou pensando nisso de uma perspectiva de requisitos mínimos muito básica. Quais são as principais teorias que um estatístico da indústria (não acadêmico) deve conhecer, entender e utilizar regularmente? Um grande problema que vem à mente é a lei dos grandes números . Quais são os mais essenciais para aplicar …

30 theory  careers  law-of-large-numbers 

Venho realizando uma competição de aprendizado de máquina em que eles usam o RMSLE (erro logarítmico quadrado médio da raiz) para avaliar o desempenho que prevê o preço de venda de uma categoria de equipamento. O problema é que não tenho certeza de como interpretar o sucesso do meu resultado …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

Veja também uma pergunta semelhante em stats.SE . Ao impulsionar algoritmos como AdaBoost e LPBoost , sabe-se que os alunos "fracos" a serem combinados só precisam ter um desempenho melhor do que o acaso para serem úteis, da Wikipedia: Os classificadores que ele usa podem ser fracos (ou seja, exibem …

28 machine-learning  theory  boosting 

Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

O algoritmo de bandido mais conhecido é o limite superior de confiança (UCB), que popularizou essa classe de algoritmos. Desde então, presumo que agora existem algoritmos melhores. Qual é o melhor algoritmo atual (em termos de desempenho empírico ou limites teóricos)? Esse algoritmo é ideal em algum sentido?

27 machine-learning  algorithms  theory  reinforcement-learning  multiarmed-bandit 

Fiquei me perguntando, por que é tão importante ter um aprendizado de máquina por princípios / teórico? De uma perspectiva pessoal como humano, posso entender por que o Machine Learning por princípios seria importante: humanos gostam de entender o que estão fazendo, encontramos beleza e satisfação em entender. do ponto …

25 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  theory 

A maioria dos recursos sobre regras de pontuação adequadas menciona várias regras de pontuação diferentes, como perda de log, pontuação de Brier ou pontuação esférica. No entanto, eles geralmente não dão muita orientação sobre as diferenças entre eles. (Anexo A: Wikipedia .) Escolher o modelo que maximiza a pontuação logarítmica …

22 machine-learning  classification  model-selection  theory  scoring-rules 

Especificamente, estou procurando referências (papéis, livros) que mostrem e expliquem rigorosamente a maldição da dimensionalidade. Essa questão surgiu depois que comecei a ler este white paper de Lafferty e Wasserman. No terceiro parágrafo, eles mencionam uma equação "bem conhecida" que implica que a melhor taxa de convergência é ; se …

21 theory 

O que significa dizer que "a variação é um estimador tendencioso". O que significa converter uma estimativa tendenciosa em uma estimativa imparcial por meio de uma fórmula simples. O que essa conversão faz exatamente? Além disso, qual é o uso prático dessa conversão? Você converte essas pontuações ao usar certo …

21 theory  unbiased-estimator  descriptive-statistics 

Estou interessado em aprender mais sobre técnicas bayesianas não paramétricas (e relacionadas). Minha formação é em ciência da computação e, embora eu nunca tenha feito um curso sobre teoria das medidas ou teoria das probabilidades, tive uma quantidade limitada de treinamento formal em probabilidade e estatística. Alguém pode recomendar uma …

21 probability  bayesian  references  theory 

Eu queria saber se alguém sabe ou se existe um aplicativo nas estatísticas em que é necessária uma consistência forte de um estimador em vez de uma consistência fraca. Ou seja, uma consistência forte é essencial para o aplicativo e o aplicativo não funcionaria com consistência fraca.

20 hypothesis-testing  theory  asymptotics  estimators  consistency