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admin [AutoML] 		clase:iabd:pia:documentacion [2024/05/09 12:31]
admin [Calculo de errores]
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   * [[https://towardsdatascience.com/transformers-explained-visually-not-just-how-but-why-they-work-so-well-d840bd61a9d3|Transformers Explained Visually — Not just how, but Why they work so well]]   * [[https://towardsdatascience.com/transformers-explained-visually-not-just-how-but-why-they-work-so-well-d840bd61a9d3|Transformers Explained Visually — Not just how, but Why they work so well]]
   * [[https://samarthagrawal86.medium.com/feature-engineering-of-datetime-variables-for-data-science-machine-learning-45e611c632ad|Feature Engineering of DateTime Variables for Data Science, Machine Learning, Python]]   * [[https://samarthagrawal86.medium.com/feature-engineering-of-datetime-variables-for-data-science-machine-learning-45e611c632ad|Feature Engineering of DateTime Variables for Data Science, Machine Learning, Python]]
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 +===== Lenguaje Natural =====
 +  * [[https://paperswithcode.com/method/bert|BERT]]
 +  * [[https://www.codificandobits.com/blog/bert-en-el-natural-language-processing/|BERT: el inicio de una nueva era en el Natural Language Processing]]
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 +Word Embedding Castellano:
 +  * [[https://github.com/aitoralmeida/spanish_word2vec]]
 +  * [[https://www.kaggle.com/rtatman/pretrained-word-vectors-for-spanish]]
 +  * [[https://github.com/dccuchile/spanish-word-embeddings]]
 +  * [[https://crscardellino.ar/SBWCE/]]
  
  
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   * [[https://towardsdatascience.com/probability-learning-ii-how-bayes-theorem-is-applied-in-machine-learning-bd747a960962|Probability Learning II: How Bayes’ Theorem is applied in Machine Learning]]   * [[https://towardsdatascience.com/probability-learning-ii-how-bayes-theorem-is-applied-in-machine-learning-bd747a960962|Probability Learning II: How Bayes’ Theorem is applied in Machine Learning]]
   * {{ :clase:iabd:pia:a_gentle_introduction_to_bayesian_analysis.applications_to_development_research.pdf|A Gentle Introduction to Bayesian Analysis.Applications to Development Research}}    * {{ :clase:iabd:pia:a_gentle_introduction_to_bayesian_analysis.applications_to_development_research.pdf|A Gentle Introduction to Bayesian Analysis.Applications to Development Research}} 
-  * {{ :clase:iabd:pia:doing_bayesian_data_analysis.pdf |Doing Bayesian Data Analysis:A Tutorial with R, JAGS,and Stan}} 
  
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 +  * {{ :clase:iabd:pia:doing_bayesian_data_analysis.pdf |Doing Bayesian Data Analysis:A Tutorial with R, JAGS,and Stan}}
 +    * [[http://doingbayesiandataanalysis.blogspot.com/2013/08/how-much-of-bayesian-posterior.html|How much of a Bayesian posterior distribution falls inside a region of practical equivalence (ROPE)]]
 +    * {{ :clase:iabd:pia:bayesian_estimation_supersedes_the_t_test.pdf|Bayesian Estimation Supersedes the t Test (PDF)}}
 +      * [[https://jkkweb.sitehost.iu.edu/BEST/|Bayesian estimation supersedes the t test]]
 +      * [[https://www.sumsar.net/best_online/|Bayesian Estimation Supersedes the t-test (BEST)]]: Online tool
 +      * [[https://xianblog.wordpress.com/2016/12/05/bayesian-parameter-estimation-versus-model-comparison/|Bayesian parameter estimation versus model comparison]]: Critica de "Bayesian estimation supersedes the t test"
  
  
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 +===== Calculo de errores =====
 +  * {{ :clase:iabd:pia:2eval:propagacion_de_errores.pdf |Propagación de errores}}
 +  * {{ :clase:iabd:pia:2eval:guia_practica_para_la_realizacion_de_la_medida_y_el_calculo_de_errores.pdf |Guía práctica para la realización de la medida y el cálculo de errores}}
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 +===== Intervalos de confianza =====
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 +  * Teoria
 +    * [[https://sebastianraschka.com/blog/2022/confidence-intervals-for-ml.html|Creating Confidence Intervals for Machine Learning Classifiers]]
 +    * [[https://hmong.es/wiki/Wilson_score_interval|Intervalo de confianza de la proporción binomial]]
 +    * {{ :clase:iabd:pia:2eval:intervalos_de_confianza_para_las_estimaciones_de_proporciones_y_las_diferencias_entre_ellas.pdf |Intervalos de confianza para las estimaciones de proporciones y las diferencias entre ellas}}
 +    * {{ :clase:iabd:pia:2eval:capitulo_5.inferencia_estadistica_ii_estimacion_por_intervalo_de_confianza.pdf |Capitulo 5.Inferencia Estadística II: Estimación por Intervalo de Confianza}}
 +    * {{ :clase:iabd:pia:2eval:intervalos_de_confianza_e_intervalos_de_credibilidad_para_una_proporcion.pdf |Intervalos de confianza e intervalos de credibilidad para una proporción}}
 +    * {{ :clase:iabd:pia:2eval:bioestadistica_para_no_estadisticos.08_intervalos_de_confianza.pdf |Bioestadistica para no estadisticos. Intervalos de confianza}}
 +    * {{ :clase:iabd:pia:2eval:understanding_and_interpreting_confidence_and_credible_intervals_around_effect_estimates.pdf |Understanding and interpreting confidence and credible intervals around effect estimates}}
 +  * Herramientas:
 +    * [[https://www.causascientia.org/math_stat/ProportionCI.html|Exact Confidence Interval for a Proportion]]:Herramienta online para calcular intervalos de confianza con el teorema de bayes
 +    * [[https://epitools.ausvet.com.au/ciproportion|Límites de confianza para una proporción]]: Herramienta online para calcular intervalos de confianza.
 +  * Código Python
 +    * [[https://www.statsmodels.org/v0.12.2/generated/statsmodels.stats.proportion.proportion_confint.html|statsmodels.stats.proportion.proportion_confint]]: Calculo en Pyhton de intervalos de confianza.
 +    * [[https://akshay-a.medium.com/confidence-interval-for-population-proportion-basic-understanding-in-python-56b8cc5f8320|Confidence Interval for Population Proportion basic understanding in python]]
  
  
clase/iabd/pia/documentacion.txt · Última modificación: 2024/05/09 15:15 por admin

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