¿Por qué los tutoriales de regresión lineal en los sitios web de aprendizaje de ciencia de datos no discuten la necesidad de satisfacer supuestos de regresión como la linealidad o la homocedasticidad? ¿Las suposiciones de verificación rara vez se hacen en la práctica?

No todos los tutoriales de regresión están escritos por personas que realmente saben de lo que están hablando. Pero entre los que sí lo están, todavía hay razones por las que es posible que no cubras nada de…
¿Cómo afectaría la homo / heteroscedasticidad al análisis de regresión?

La heterocedasticidad puede tomar muchas formas; por ejemplo, es una forma de heterocedasticidad donde la varianza crece a medida que crece la variable independiente. Puede haber muchos otros tipos más complejos de heterocedasticidad. Puedes ver cómo el ajuste…
¿Por qué la normalización media ayuda en el descenso del gradiente?

Geoffrey Hinton dio una buena respuesta a esto en la clase 6-2 de su clase de Redes Neurales en Coursera. Esta respuesta se dirigirá principalmente a cómo la escala de entrada afecta a una red neuronal o modelo…
¿Cómo se conecta la regresión lineal a los filtros de Kalman?

Primero, observe cómo tanto los filtros de Kalman como la regresión lineal suponen que su modelo es lineal-gaussiano. Ahora, la conexión entre KF y LR es que puede configurar un filtro de Kalman para que produzca estimaciones de…
Cómo probar la independencia entre variables continuas

¡Interesante pregunta! De hecho, tuve que educarme (o refrescar mi memoria, en parte) sobre el tema visitando el artículo relevante de Wikipedia (Independencia condicional) como punto de partida. Además de los documentos, sugeridos por Justin Rising, los siguientes…
Ciencias de la computación: ¿Cuáles son los pros y los contras de utilizar el modelado de procesos gaussianos para la regresión?

En mi opinión, el profesional más importante de la regresión GP es que da muy buenos resultados incluso si no tienes idea de cómo funciona bajo el capó. Los médicos de cabecera vienen con una forma muy ordenada…
¿El rendimiento de la regresión logística se ve afectado negativamente por características altamente correlacionadas?

Rendimiento: no Interpretación: sí. La presencia de una característica altamente correlacionada no afectará la predicción final del modelo. Sin embargo, las estimaciones de los coeficientes pueden no tener sentido. Un coeficiente de regresión mide el cambio en Y…
En la regresión cuadrática, ¿por qué tengo que mantener una variable y su aumento exponencial en el mismo modelo?

Hablando intuitivamente, imagine que el efecto de contraer diabetes (Y) aumenta exponencialmente una vez que comienza a fumar cigarrillos más allá de un límite particular (X ^ 2). Hasta que llegue a ese punto, hay una especie de…
¿Qué algoritmos de aprendizaje automático se pueden considerar entre los mejores?

Te recomiendo que mires Wolpert, DH, Macready, WG (1997), “No Free Lunch Theorems for Optimization”, IEEE Transactions on Evolutionary Computation 1 , 67. Creo que realmente no puedes responder esta pregunta en un sentido general. También, “mejor” debe…
¿Qué es una regresión logística condicional?

En una Regresión logística multinomial, esencialmente está construyendo un “Modelo de elección”, es decir, puede pensar en él como un conjunto de personas que eligen entre una serie de alternativas. En el formulario estándar , modela los atributos…

Supreme Topics

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¿Por qué el aprendizaje profundo requiere la construcción de modelos de datos generativos?

¿Dónde puedo obtener un conjunto de datos de muestra de la competencia de Deloitte, Kaggle, para predecir la pérdida de clientes en los dominios de seguros de vida?

¿Cuáles son sus comentarios sobre el sitio www.factsnfigs.com?

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¿Cómo registran los proveedores de VPN los datos del usuario si las VPN están encriptadas?

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Móviles: ¿Son los teléfonos móviles una bendición o una maldición para la sociedad? ¿Se está utilizando realmente este útil gadget o se está utilizando demasiado?

¿Qué áreas debo conocer bien para ser un buen ingeniero de visión por computadora?

¿Cuáles son algunas de las áreas en ciencias de la computación que involucran una buena cantidad de matemáticas y también tienen aplicaciones industriales?

¿Cómo funciona el reconocimiento de voz? ¿Qué avances en software / hardware deben hacerse para mejorarlo, o es solo una cuestión de construir una base de datos más grande?

¿Cuál es la diferencia entre el servidor en la nube y el servidor dedicado?

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¿Cómo se sintetizan las IU para los sistemas de IA y cuáles son los mejores ejemplos o estándares actuales?

¿Están algunas de las máquinas en ‘On Computable Numbers’ (A. Turing 1936) buggy?