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22 relaciones: Análisis de la regresión, Annals of Statistics, Aprendizaje automático, Aprendizaje basado en árboles de decisión, Bootstrapping (estadística), Clasificación estadística, Conjunto de datos, Distribución de probabilidad, Leo Breiman, Metaheurística, Muestreo (estadística), Número e, Ozono, R (lenguaje de programación), Red neuronal artificial, Regresión lineal, Regresión local, Sobreajuste, Subconjunto, Temperatura, Validación cruzada, Varianza.
Análisis de la regresión
En estadística, el análisis de la regresión es un proceso estadístico para entender cómo una variable depende de otra variable.
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Annals of Statistics
The Annals of Statistics es una revista científica revisada por pares que publica bimestralmente por el Institute of Mathematical Statistics, que es una sociedad académica y profesional internacional dedicada al desarrollo, la difusión y la aplicación de la estadística y la probabilidad.
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Aprendizaje automático
El aprendizaje automático (AA), aprendizaje automatizado, aprendizaje de máquinas o aprendizaje computacional (del inglés, machine learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan.
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Aprendizaje basado en árboles de decisión
Aprendizaje basado en árboles de decisión utiliza un árbol de decisión como un modelo predictivo que mapea observaciones sobre un artículo a conclusiones sobre el valor objetivo del artículo.
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Bootstrapping (estadística)
El bootstrapping (o bootstrap) es un método de remuestreo propuesto por Bradley Efron en 1979.
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Clasificación estadística
En aprendizaje automático y estadística, la clasificación estadística es el problema de identificar a cuál de un conjunto de categorías (subpoblaciones) pertenece una nueva observación, sobre la base de un conjunto de datos de formación que contiene observaciones (o instancias) cuya categoría de miembros es conocida.
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Conjunto de datos
Un conjunto de datos (conocido también por el anglicismo dataset, comúnmente utilizado en algunos países hispanohablantes) es una colección de datos habitualmente tabulada.
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Distribución de probabilidad
En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución de probabilidad de una variable aleatoria es una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable, la probabilidad de que dicho suceso ocurra.
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Leo Breiman
Leo Breiman (27 de enero de 1928 - 5 de julio de 2005) fue un estadístico estadounidense distinguido en la Universidad de California, Berkeley.
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Metaheurística
Una metaheurística es un método heurístico para resolver un tipo de problema computacional general, usando los parámetros dados por el usuario sobre unos procedimientos genéricos y abstractos de una manera que se espera eficiente.
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Muestreo (estadística)
Se le conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población estadística.
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Número e
En matemáticas, la constante \text\, es uno de los números irracionales y los números trascendentes más importantes.
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Ozono
El ozono (O3) es una sustancia cuya molécula está compuesta por tres átomos de oxígeno, formada al disociarse los dos átomos que componen el gas oxígeno.
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R (lenguaje de programación)
R es un entorno y lenguaje de programación con un enfoque al análisis estadístico.
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Red neuronal artificial
Las redes neuronales artificiales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional evolucionado a partir de diversas aportaciones científicas que están registradas en la historia. Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones) produciendo unos valores de salida. Cada neurona está conectada con otras a través de unos enlaces. En estos enlaces el valor de salida de la neurona anterior es multiplicado por un valor de peso. Estos pesos en los enlaces pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas adyacentes. Del mismo modo, a la salida de la neurona, puede existir una función limitadora o umbral, que modifica el valor resultado o impone un límite que no se debe sobrepasar antes de propagarse a otra neurona. Esta función se conoce como función de activación. Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la programación convencional. Para realizar este aprendizaje automático, normalmente, se intenta minimizar una función de pérdida que evalúa la red en su total. Los valores de los pesos de las neuronas se van actualizando buscando reducir el valor de la función de pérdida. Este proceso se realiza mediante la propagación hacia atrás. El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas. Las redes neuronales actuales suelen contener desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales. Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan la creación de nuevos patrones en las redes neuronales. Un nuevo enfoque está utilizando conexiones que se extienden mucho más allá y capas de procesamiento de enlace en lugar de estar siempre localizado en las neuronas adyacentes. Otra investigación está estudiando los diferentes tipos de señal en el tiempo que los axones se propagan, como el aprendizaje profundo, interpola una mayor complejidad que un conjunto de variables booleanas que son simplemente encendido o apagado. Las redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y el reconocimiento de voz, que son difíciles de resolver usando la ordinaria programación basado en reglas. Históricamente, el uso de modelos de redes neuronales marcó un cambio de dirección a finales de los años ochenta de alto nivel, que se caracteriza por sistemas expertos con conocimiento incorporado en si-entonces las reglas, a bajo nivel de aprendizaje automático, caracterizado por el conocimiento incorporado en los parámetros de un modelo cognitivo con algún sistema dinámico.
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Regresión lineal
En estadística, la regresión lineal o ajuste lineal es un modelo matemático usado para aproximar la relación de dependencia entre una variable dependiente Y, m variables independientes X_i con m\in\mathbb^+ y un término aleatorio \varepsilon.
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Regresión local
En estadística, la regresión local (también conocida por sus siglas en inglés, LOESS o LOWESS) es uno de muchos métodos modernos de construcción de modelos basados en los clásicos, como la regresión lineal y no lineal.
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Sobreajuste
En aprendizaje automático, el sobreajuste (también es frecuente emplear el término en inglés overfitting) es el efecto de sobreentrenar un algoritmo de aprendizaje con unos ciertos datos para los que se conoce el resultado deseado.
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Subconjunto
es subconjunto de otro conjunto si todos los elementos de pertenecen también a. Decimos entonces que «está contenido» dentro de.
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Temperatura
La temperatura es una magnitud referida a la noción de calor medible mediante un termómetro.
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Validación cruzada
La validación cruzada o cross-validation es una técnica utilizada para evaluar los resultados de un análisis estadístico y garantizar que son independientes de la partición entre datos de entrenamiento y prueba.
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Varianza
En teoría de probabilidad, la varianza o variancia (que suele representarse como \sigma^2) de una variable aleatoria es una medida de dispersión definida como la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto a su media.
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