Statistiche e Big Data machine-learning

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Qual è la differenza tra set di test e set di validazione?

Ho trovato questo confuso quando uso la cassetta degli attrezzi della rete neurale in Matlab. Ha diviso il set di dati non elaborati in tre parti: set di allenamento set di validazione set di test Noto in molti algoritmi di allenamento o di apprendimento, i dati sono spesso divisi in …

431 machine-learning validation

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Le due culture: statistica vs. apprendimento automatico?

L'anno scorso ho letto un post sul blog di Brendan O'Connor intitolato "Statistiche contro apprendimento automatico, lotta!" che ha discusso alcune delle differenze tra i due campi. Andrew Gelman ha risposto favorevolmente a questo : Simon Blomberg: Dal pacchetto fortune di R: Per parafrasare in modo provocatorio, "l'apprendimento automatico è …

420 machine-learning pac-learning

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Come capire gli svantaggi di K-significa

K-medie è un metodo ampiamente utilizzato nell'analisi dei cluster. Secondo la mia comprensione, questo metodo NON richiede NESSUNA ipotesi, ovvero forniscimi un set di dati e un numero predefinito di cluster, k, e applico solo questo algoritmo che minimizza la somma degli errori al quadrato (SSE), all'interno del cluster al …

365 machine-learning clustering data-mining k-means

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Insaccamento, potenziamento e impilamento nell'apprendimento automatico

Quali sono le somiglianze e le differenze tra questi 3 metodi: insacco, Promuovere, Impilabile? Qual è il migliore? E perché? Puoi darmi un esempio per ciascuno?

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Perché la distanza euclidea non è una buona metrica in dimensioni elevate?

Ho letto che "la distanza euclidea non è una buona distanza in dimensioni elevate". Immagino che questa affermazione abbia qualcosa a che fare con la maledizione della dimensionalità, ma cosa esattamente? Inoltre, che cosa sono le "alte dimensioni"? Ho applicato il clustering gerarchico usando la distanza euclidea con 100 funzioni. …

241 machine-learning clustering distance-functions metric high-dimensional

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Qual è la differenza tra data mining, statistiche, machine learning e AI?

Qual è la differenza tra data mining, statistiche, machine learning e AI? Sarebbe preciso dire che sono 4 campi che tentano di risolvere problemi molto simili ma con approcci diversi? Cosa hanno esattamente in comune e dove differiscono? Se ci fosse una sorta di gerarchia tra loro, quale sarebbe? Domande …

208 machine-learning data-mining

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Come sapere che il tuo problema di apprendimento automatico è senza speranza?

Immagina uno scenario di apprendimento automatico standard: Ti trovi di fronte a un ampio set di dati multivariato e ne hai una comprensione piuttosto sfocata. Quello che devi fare è fare previsioni su alcune variabili in base a ciò che hai. Come al solito, si puliscono i dati, si guardano …

207 machine-learning forecasting modeling model-selection forecastability

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Che cosa calcola il livello nascosto in una rete neurale?

Sono sicuro che molte persone risponderanno con link per "lasciami google che per te", quindi voglio dire che ho provato a capirlo, quindi perdona la mia mancanza di comprensione qui, ma non riesco a capire come l'attuazione pratica di una rete neurale funziona davvero. Capisco il livello di input e …

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Perché l'improvviso fascino per i tensori?

Ho notato ultimamente che molte persone stanno sviluppando equivalenti tensoriali di molti metodi (fattorizzazione tensoriale, kernel tensoriale, tensori per la modellazione di argomenti, ecc.) Mi chiedo, perché il mondo è improvvisamente affascinato dai tensori? Ci sono documenti recenti / risultati standard che sono particolarmente sorprendenti, che hanno portato a questo? …

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ROC vs curve di precisione e richiamo

Comprendo le differenze formali tra loro, quello che voglio sapere è quando è più pertinente usare l'uno contro l'altro. Forniscono sempre informazioni complementari sulle prestazioni di un determinato sistema di classificazione / rilevamento? Quando è ragionevole fornire entrambi, per esempio, in un documento? invece di uno solo? Esistono descrittori alternativi …

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Generativo vs. discriminativo

So che generativo significa "basato su " e discriminante "basato su ", ma sono confuso su diversi punti:P(x,y)P(x,y)P(x,y)P(y|x)P(y|x)P(y|x) Wikipedia (+ molti altri successi sul web) classificano come discriminatori SVM e alberi delle decisioni. Ma questi non hanno nemmeno interpretazioni probabilistiche. Cosa significa discriminante qui? La discriminazione è appena arrivata a …

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Quali sono i vantaggi di ReLU rispetto alla funzione sigmoide nelle reti neurali profonde?

Lo stato dell'arte della non linearità consiste nell'utilizzare unità lineari rettificate (ReLU) invece della funzione sigmoide nella rete neurale profonda. Quali sono i vantaggi? So che addestrare una rete quando si utilizza ReLU sarebbe più veloce ed è più ispirato al biologico, quali sono gli altri vantaggi? (Cioè, eventuali svantaggi …

141 machine-learning neural-networks deep-learning

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Allenarsi con il set di dati completo dopo la convalida incrociata?

È sempre una buona idea allenarsi con il set di dati completo dopo la convalida incrociata ? Dirla in altro modo, è ok per allenarsi con tutti i campioni nel mio set di dati e non essere in grado di verificare se questo particolare montaggio overfits ? Alcuni retroscena sul …

140 machine-learning cross-validation model-selection

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Scelta di K nella validazione incrociata di K-fold

Sto usando il fold convalida incrociata un paio di volte per valutare le prestazioni di alcuni algoritmi di apprendimento, ma sono sempre stato perplesso su come dovrei scegliere il valore di .KKKKKKK Ho spesso visto e usato un valore di , ma questo mi sembra del tutto arbitrario, e ora …

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Qual è l'influenza di C in SVM con kernel lineare?

Attualmente sto usando un SVM con un kernel lineare per classificare i miei dati. Non ci sono errori sul set di allenamento. Ho provato diversi valori per il parametro ( ). Ciò non ha modificato l'errore sul set di test.10 - 5 , … , 10 2CCC10- 5, ... , …

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