Supongo que muchos de los lectores de esta bitácora conocerán ya el enlace que les presento. El resto encontrarán, seguro, de interés el resumen que Gregory Piatetsky-Shapiro, editor de KDNuggets, hizo del estado de la profesión en la conferencia SuperData Summit en San Diego el pasado año.
Para acceder a las diapositivas, pínchese sobre la imagen siguiente:
Propone Juan José Gibaja como propósito intelectual para el año nuevo el leer The Elements of Statistical Learning —libro que puede descargarse gratuita y legalmente del enlace anterior— de tapa a tapa, en grupo y a razón de capítulo por semana.
La idea es hacerlo en común, enlazando el contenido del libro con código —sea disponible o de nuevo cuño cuando la situación lo requiera— y haciendo públicos las ideas que resulten de esta lectura en una red de bitácoras (a la que esta pertenecería).
Bajo el título Detecting Novel Associations in Large Data Sets se ha publicado recientemente en Science un coeficiente alternativo a la correlación de toda la vida para cuantificar la relación funcional entre dos variables.
El artículo (que no he podido leer: si alguien me pudiera pasar el pdf…) ha tenido cierto impacto, al menos momentáneo, en la red. Puede leerse un resumen en esta entrada u otro bastante más cauto en la de A. Gelman. Existe información adicional (e incluso código en R) en esta página.
Quiero dar a conocer hoy una alternativa a Google Refine de la que he tenido noticia no hace mucho: DataWrangler.
Se trata de una herramienta concebida para acelerar el proceso de manipulación de datos para crear tablas que exportar luego a Excel, R, etc.
Los interesados pueden echarle un vistazo al artículo que escribieron sus autores, Wrangler: Interactive Visual Specification of Data Transformation Scripts y, cómo no, usarlo.
Es fácil predecir a toro pasado. Casi tan fácil que asestarle una gran lanzada al moro muerto (el refranero es así de incorrecto políticamente, lo siento).
Esas son las ideas que me sugirieron fundamentalmente la lectura del un tanto hagiográfico Superordenadores para ‘predecir’ revoluciones y del artículo al que se refería, Culturomics 2.0: Forecasting large-scale human behavior using news media tone in time and space.
El artículo nos explica cómo utilizando resúmenes de noticias de diversas fuentes era posible haber predicho las revoluciones de Egipto, Túnez y Libia. Y, casi, casi, cómo haber encontrado a Bin Laden.
Supongo que mis lectores habrán leído acerca del Netfix Prize. En el vídeo de este viernes se ilustra cómo se puede R para implementar la parte más computacionalmente intensiva de la solución ganadora utilizando el paquete irlba, la descomposición de la matriz de datos en sus componentes singulares (más propiamente, obtener algunas de ellas).
¿Quién fue el segundo hombre en pisar la luna? ¿Y el tercero? Aunque a veces pareciese lo contrario, ¿sabe que hay futbolistas que no son ni Ronaldo ni Messi? ¿Y otros ciclistas además de Contador e Induráin? ¿Y que la Fórmula 1 no se reduce a un tal Alonso?
Diríase que por razones sicológicas, nuestro cerebro tiende a sobresimplificar, se siente cómodo con una representación escueta de la realidad, es reacio a los distingos y grises. Le pirran las etiquetas: dígame de qué partido político es Vd. y enseguida crearé mis propias certezas sobre su opinión acerca de la Guerra de Irak, la visita del Papa a Madrid y el bikini de Leire Pajín.
Cuando estudiaba en la primavera del 93 álgebra lineal para mis segundos examénes parciales, tenía en el temario —que no sé si denominar correctito— dos asuntos a los que nuestra profesora —y es difícil, ¿eh?, aunque admito que entonces no había internet— no supo sacar punta. Uno era el asunto entero de los valores propios. Recuerdo ahora que me sugerían constantemente la pregunta ¿para qué?
El otro, un pequeño desvío en el temario para tratar un asunto exótico y como metido con el calzador porque, tal vez, habíamos agotado el normal antes del fin del periodo lectivo: el problema de los valores propios generalizados. La pregunta que me obligaban a formularme era todavía más triste que la anterior. Era, simplemente, ¿qué?
Por ser viernes, traigo a estas páginas un vídeo tan pedagógico como ameno. Es la conferencia de Dick De Veaux dentro la M2010 Data Mining Conference auspiciada por SAS.
El autor repasa los siete pecados capitales de la minería de datos, a saber
Frente a ellas, propone las siguientes virtudes:
Sólo conozco un estudio ?y lo digo bona fide; si alguno de mis lectores conoce otro, le ruego que me lo indique? en el que las técnicas de clústering hayan sido rectamente aplicadas. Se trata del artículo Molecular Classification of Cancer: Class Discovery and Class Prediction by Gene Expression Monitoring de cuyo resumen extraigo y traduzco lo siguiente:
Un procedimiento de detección de clases automáticamente descubrió la distinción entre la leucemia mieloide aguda (AML) y la leucemia linfoblástica aguda (ALL) sin conocimiento previo de las clases. Después se construyó un predictor de clases…
