Statistiche e Big Data machine-learning

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C'è qualche problema di apprendimento supervisionato che le reti neurali (profonde) ovviamente non possono superare qualsiasi altro metodo?

Ho visto che le persone hanno fatto molti sforzi su SVM e kernel e sembrano piuttosto interessanti come principianti in Machine Learning. Ma se ci aspettiamo che quasi sempre potremmo trovare soluzioni migliori in termini di (profonda) rete neurale, che senso ha provare altri metodi in questa era? Ecco il …

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Pre-training nella rete neurale profonda convoluzionale?

Qualcuno ha visto letteratura sulla pre-formazione in una rete neurale convoluzionale profonda? Ho visto solo pre-training senza supervisione in autoencoder o macchine boltzman limitate.

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SVM può eseguire l'apprendimento in streaming di un esempio alla volta?

Ho un set di dati in streaming, gli esempi sono disponibili uno alla volta. Avrei bisogno di fare una classificazione multi classe su di essi. Non appena ho fornito un esempio di formazione al processo di apprendimento, devo scartare l'esempio. Allo stesso tempo, sto anche usando l'ultimo modello per eseguire …

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Importanza variabile relativa per il potenziamento

Sto cercando una spiegazione di come viene calcolata l'importanza della variabile relativa negli alberi potenziati a gradiente che non è eccessivamente generale / semplicistica come: Le misure si basano sul numero di volte in cui una variabile viene selezionata per la divisione, ponderata dal miglioramento quadrato del modello come risultato …

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Differenza intuitiva tra modelli Markov nascosti e campi casuali condizionali

Comprendo che gli HMM (Hidden Markov Models) sono modelli generativi e CRF sono modelli discriminatori. Comprendo anche come vengono progettati e utilizzati i CRF (Conditional Random Fields). Quello che non capisco è come sono diversi dagli HMM? Ho letto che nel caso di HMM, possiamo solo modellare il nostro stato …

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Perché tanh è quasi sempre migliore di sigmoid come funzione di attivazione?

Nel corso Neural Networks e Deep Learning di Andrew Ng su Coursera afferma che usare è quasi sempre preferibile usare .tanhtanhtanhsigmoidsigmoidsigmoid La ragione per cui egli dà è che le uscite utilizzando centro attorno 0 piuttosto che 's 0,5, e questo 'rende l'apprendimento per lo strato successivo un po 'più …

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Perché usare la regolarizzazione nella regressione polinomiale invece di abbassare il grado?

Quando si esegue la regressione, ad esempio, due iper parametri da scegliere sono spesso la capacità della funzione (ad es. Il più grande esponente di un polinomio) e la quantità di regolarizzazione. Ciò di cui sono confuso, è perché non scegliere semplicemente una funzione a bassa capacità e quindi ignorare …

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Collegamento di rilevamento anomalie nella rete temporale

Mi sono imbattuto in questo documento che utilizza il rilevamento delle anomalie dei collegamenti per prevedere argomenti di tendenza e l'ho trovato incredibilmente intrigante: il documento è "Scoprire gli argomenti emergenti nei flussi sociali tramite il rilevamento delle anomalie dei collegamenti" . Mi piacerebbe replicarlo su un set di dati …

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Implementazione di CRF in python

Esiste un'implementazione popolare di Conditional Random Fields in Python ? Non riesco a trovare nessuno che sia ampiamente usato e popolare!

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Come iniziare con le reti neurali

Sono completamente nuovo alle reti neurali ma sono molto interessato a capirle. Tuttavia, non è affatto facile iniziare. Qualcuno potrebbe raccomandare un buon libro o qualsiasi altro tipo di risorsa? C'è un must da leggere? Sono grato per qualsiasi tipo di suggerimento.

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Importanza variabile da SVM

Come ottenere un'importanza variabile (attributo) usando SVM?

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Funzione di costo nella regressione lineare OLS

Sono un po 'confuso con una lezione sulla regressione lineare tenuta da Andrew Ng su Coursera sull'apprendimento automatico. Lì, ha dato una funzione di costo che minimizza la somma dei quadrati come: 12m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))212m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))2 \frac{1}{2m} \sum _{i=1}^m \left(h_\theta(X^{(i)})-Y^{(i)}\right)^2 Capisco da dove viene il . Penso che l'abbia fatto in modo che …

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Architetture della CNN per regressione?

Ho lavorato su un problema di regressione in cui l'input è un'immagine e l'etichetta ha un valore continuo tra 80 e 350. Le immagini sono di alcuni prodotti chimici dopo una reazione. Il colore che risulta indica la concentrazione di un'altra sostanza chimica rimasta, ed è quello che il modello …

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Qual è la differenza tra "apprendimento profondo" e modellazione multilivello / gerarchica?

"Apprendimento profondo" è solo un altro termine per la modellazione multilivello / gerarchica? Ho molta più familiarità con il secondo rispetto al primo, ma da quello che posso dire, la differenza principale non è nella loro definizione, ma nel modo in cui vengono utilizzati e valutati nel loro dominio di …

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Perché l'accuratezza della convalida fluttua?

Ho una CNN a quattro strati per prevedere la risposta al cancro usando i dati della risonanza magnetica. Uso le attivazioni ReLU per introdurre non linearità. L'accuratezza e la perdita del treno aumentano e diminuiscono monotonicamente rispettivamente. Ma la precisione del mio test inizia a fluttuare selvaggiamente. Ho provato a …

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