Statistiche e Big Data machine-learning

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Cosa significa saturare le non linearità?

Stavo leggendo il documento ImageNet Classification con Deep Convolutional Neural Networks e nella sezione 3 dove spiegavano l'architettura della loro Convolutional Neural Network spiegavano come preferivano usare: non linearità non saturataf( x ) = m a x ( 0 , x ) .f(X)=mun'X(0,X).f(x) = max(0, x). perché era più veloce …

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Distinzione tra due gruppi in statistica e apprendimento automatico: test di ipotesi vs. classificazione vs. clustering

Supponiamo di avere due gruppi di dati, etichettati A e B (ciascuno contenente ad esempio 200 campioni e 1 funzione), e voglio sapere se sono diversi. Potrei: a) eseguire un test statistico (ad es. t-test) per vedere se sono statisticamente diversi. b) utilizzare l'apprendimento automatico supervisionato (ad es. classificatore vettoriale …

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Quando devo bilanciare le classi in un set di dati di allenamento?

Ho seguito un corso online, dove ho appreso, che le classi sbilanciate nei dati di allenamento potrebbero causare problemi, perché gli algoritmi di classificazione vanno per la regola della maggioranza, in quanto danno buoni risultati se lo squilibrio è troppo. In un incarico si dovevano bilanciare i dati tramite sottocampionamento …

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Perché i nodi di polarizzazione sono utilizzati nelle reti neurali?

Perché i nodi di polarizzazione sono utilizzati nelle reti neurali? Quanti dovresti usare? In quali livelli dovresti usarli: tutti i livelli nascosti e il livello di output?

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Come gestire i dati gerarchici / nidificati nell'apprendimento automatico

Spiegherò il mio problema con un esempio. Supponiamo di voler prevedere il reddito di un individuo in base ad alcuni attributi: {Età, Genere, Paese, Regione, Città}. Hai un set di dati di allenamento come questo train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …

29 regression machine-learning multilevel-analysis correlation dataset spatial paired-comparisons cross-correlation clustering aic bic dependent-variable k-means mean standard-error measurement-error errors-in-variables regression multiple-regression pca linear-model dimensionality-reduction machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network computer-vision clustering spss r weighted-data wilcoxon-signed-rank bayesian hierarchical-bayesian bugs stan distributions categorical-data variance ecology r survival regression r-squared descriptive-statistics cross-section maximum-likelihood factor-analysis likert r multiple-imputation propensity-scores distributions t-test logit probit z-test confidence-interval poisson-distribution deep-learning conv-neural-network residual-networks r survey wilcoxon-mann-whitney ranking kruskal-wallis bias loss-functions frequentist decision-theory risk machine-learning distributions normal-distribution multivariate-analysis inference dataset factor-analysis survey multilevel-analysis clinical-trials

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È essenziale eseguire la normalizzazione per SVM e Random Forest?

Ogni dimensione delle mie caratteristiche ha una gamma di valori diversa. Voglio sapere se è essenziale normalizzare questo set di dati.

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Differenza tra SVM e percettrone

Sono un po 'confuso con la differenza tra un SVM e un percettrone. Vorrei provare a sintetizzare la mia comprensione qui, e non esitate a correggere dove sbaglio e compilare ciò che ho perso. Il Perceptron non tenta di ottimizzare la "distanza" di separazione. Finché trova un iperpiano che separa …

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Procedura di selezione variabile per la classificazione binaria

Quali sono le selezioni variabili / caratteristiche che preferisci per la classificazione binaria quando ci sono molte più variabili / caratteristiche rispetto alle osservazioni nel set di apprendimento? Lo scopo qui è discutere qual è la procedura di selezione delle caratteristiche che riduce al meglio l'errore di classificazione. Possiamo correggere …

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Come si interpreta RMSLE (errore logaritmico al quadrato della radice)?

Ho partecipato a una competizione di machine learning in cui usano RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error) per valutare le prestazioni prevedendo il prezzo di vendita di una categoria di apparecchiature. Il problema è che non sono sicuro di come interpretare il successo del mio risultato finale. Ad esempio, se …

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Regressione polinomiale usando scikit-learn

Sto cercando di usare scikit-learn per la regressione polinomiale. Da quello che leggo la regressione polinomiale è un caso speciale di regressione lineare. Stavo pensando che forse uno dei modelli lineari generalizzati di scikit possa essere parametrizzato per adattarsi a polinomi di ordine superiore ma non vedo alcuna opzione per …

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Come confrontare statisticamente le prestazioni dei classificatori di machine learning?

Sulla base dell'accuratezza della classificazione stimata, voglio verificare se un classificatore è statisticamente migliore su un set di base rispetto a un altro classificatore. Per ogni classificatore, seleziono un campione di addestramento e test in modo casuale dal set di base, addestra il modello e collaudo il modello. Lo faccio …

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R: Random Forest lancia NaN / Inf nell'errore di "richiamo della funzione esterna" nonostante nessuna NaN nel set di dati [chiuso]

Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 2 anni fa . Sto usando il cursore per eseguire una foresta casuale convalidata in modo incrociato su un set di …

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cosa significano i numeri nel rapporto di classificazione di sklearn?

Ho un esempio che ho tratto dalla documentazione sklearn.metrics.classification_report di sklearn. Quello che non capisco è perché ci sono valori di f1, precisione e valori di richiamo per ogni classe in cui credo che la classe sia l'etichetta predittore? Ho pensato che il punteggio f1 ti dicesse l'accuratezza complessiva del …

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Convalida incrociata tra cui formazione, convalida e test. Perché abbiamo bisogno di tre sottoinsiemi?

Ho una domanda relativa al processo di convalida incrociata. Sono nel mezzo di un corso di Machine Learning on the Cursera. Uno degli argomenti riguarda la convalida incrociata. L'ho trovato leggermente difficile da seguire. So perché abbiamo bisogno del CV perché vogliamo che i nostri modelli funzionino bene su dati …

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Perché l'AUC è più alta per un classificatore meno accurato rispetto a uno più accurato?

Ho due classificatori A: ingenua rete bayesiana B: rete bayesiana ad albero (collegata singolarmente) In termini di accuratezza e altre misure, A si comporta in modo relativamente peggiore di B. Tuttavia, quando utilizzo i pacchetti R ROCR e AUC per eseguire l'analisi ROC, si scopre che l'AUC per A è …

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