No tengo sus datos, así que creé mi propio conjunto (una serie de enteros entre 0 y 9):
He elegido los valores 4 y 7 como valores de interés.
El primer patrón que me interesa es este: qué mitad de la serie tiene la frecuencia más alta de los valores de interés. Este es el resultado:
- ¿Cómo se calcula el punto de ruptura de un algoritmo de aprendizaje?
- ¿En qué casos tengo que usar un entorno distribuido y en qué casos no?
- ¿Alguien ha usado ML para hacer un diseño * no trivial * de algoritmos CS de bajo nivel (ver comentarios)?
- Durante la validación cruzada k-fold, ¿cuáles son algunas soluciones posibles cuando la varianza de las estimaciones de error de prueba es muy alta?
- Cómo realizar análisis de opinión sobre noticias del mercado de valores
Mi segundo patrón va para más detalles (mismos datos):
No utilicé ningún tipo de aprendizaje automático, solo algunos algoritmos. A menos que me falte algo, no veo cómo el aprendizaje automático le proporcionaría más información de la que ya se puede extraer de los parámetros de la serie temporal o con algunos algoritmos relevantes.
Por cierto: Aquí están los datos:
7 7
3
0 0
1
0 0
1
7 7
8
7 7
6 6
6 6
4 4
1
7 7
1
6 6
8
2
4 4
8
2
7 7
5 5
0 0
6 6
9
7 7
8
6 6
1
5 5
4 4
4 4
9
4 4
2
1
4 4
6 6
8
1
0 0
4 4
6 6
1
5 5
7 7
7 7
2
4 4
0 0
7 7
6 6
6 6
4 4
0 0
7 7
1
5 5
5 5
5 5
1
6 6
8
2
1
9
3
0 0
8
7 7
1
4 4
3
1
0 0
6 6
9
8
9
9
7 7
9
6 6
8
2
0 0
7 7
1
9
7 7
3
2
5 5
5 5
4 4
2
8
8
8
