Archivo de la etiqueta: clasificación

Bendición de la dimensionalidad y clasificación perfecta de datos funcionales

Cuando la dimensión de los datos es muy alta (se miden para cada individuo muchas variables) muchas regiones del espacio muestral están vacías de datos por lo que algunos métodos estadísticos fallan. Un ejemplo son los métodos que requieren optimizar … Seguir leyendo

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Las componentes lineales de una regla de clasificación cuadrática

¿Cuándo una regla lineal es equivalente a una cuadrática? Las reglas de clasificación cuadráticas son muy flexibles y permiten distinguir poblaciones que difieren no solo en las medias sino también en la estructura de covarianzas. De hecho, si queremos clasificar … Seguir leyendo

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Una introducción al paquete CARET

El paquete CARET (classification and regression training, Kuhn (2016)) incluye una serie de funciones que actúan como interfaz para decenas de métodos complejos de clasificación y regresión. Utilizar este paquete en lugar de las funciones originales de los métodos presenta … Seguir leyendo

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Estadística II (Grado en Matemáticas)

Añado a la página de cursos del blog la mayor parte del material que he estado utilizando los dos últimos cursos en la asignatura Estadística II, optativa en el Grado en Matemáticas de la UAM. Dado que es un material de clase … Seguir leyendo

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Una (dulce) receta con R

El brazo de gitano (llamado en los países anglosajones Swiss roll) es un conocido bizcocho relleno y enrollado en forma de cilindro. En esta entrada se describe cómo generar una muestra aleatoria en que tiene la forma de este dulce, … Seguir leyendo

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Máquinas de vectores soporte con R

He añadido a la página de R del blog una introducción a la aplicación de máquinas de vectores soporte (SVM, iniciales en inglés) con R. Hay varios paquetes que se pueden utilizar. Yo he elegido la función svm del paquete e1071. En función … Seguir leyendo

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El clasificador tangente

En un problema de clasificación supervisada, las reglas de clasificación lineales son preferibles a otras más complicadas debido a que se pueden interpretar con mayor facilidad. Por ejemplo, con una regla lineal es posible determinar qué variables son importantes  y … Seguir leyendo

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