Las funciones beta y gamma son funciones matemáticas especiales en la R. Es importante que los profesionales del aprendizaje de la máquina aprendan estas funciones debido a su amplia aplicación en el aprendizaje de la máquina y la estadística.
Función Beta
En matemáticas, la función beta , también llamada la integral de Euler de la primera clase, es una función especial que fue estudiada por Euler y Legendre y nombrada por Jacques Binet. La función beta es un componente de la distribución beta, que en términos estadísticos es una distribución de probabilidad dinámica y continuamente actualizada con dos parámetros. Su uso más común en el aprendizaje automático es modelar la incertidumbre sobre la probabilidad de éxito de un experimento determinado. La función beta encuentra sus aplicaciones en la física nuclear, donde muchas propiedades de la fuerza nuclear fuerte se describen mediante la función beta de Euler. La función también se utiliza en la modelización de la gestión de carteras mediante el proceso de vinculación preferente.
Función gamma
En matemáticas, la función gamma es una extensión de la función factorial a los números complejos. La función gamma se define para todos los números complejos excepto los enteros no positivos. Se utiliza ampliamente para definir varias distribuciones de probabilidad, como la distribución gamma, la distribución chi-cuadrado, la distribución t de Student y la distribución beta, por nombrar algunas. Estas distribuciones se utilizan luego para la prueba de hipótesis, el análisis bayesiano, la construcción de modelos estadísticos como LDA (Latent Dirichlet Allocation), y en procesos estocásticos.
En esta guía, aprenderá a realizar la implementación de las funciones beta y gamma en R.
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