Statistiche e Big Data machine-learning

4

Qualcuno può dirmi la differenza tra i kernel in SVM: Lineare Polinomio Gaussiano (RBF) sigmoid Perché, come sappiamo, il kernel viene utilizzato per mappare il nostro spazio di input nello spazio di funzionalità ad alta dimensionalità. E in quello spazio delle caratteristiche, troviamo il confine linearmente separabile. Quando vengono utilizzati …

27 machine-learning svm pattern-recognition kernel-trick

2

Stime di varianza nella validazione incrociata di k-fold

La convalida incrociata K-fold può essere utilizzata per stimare la capacità di generalizzazione di un determinato classificatore. Posso (o dovrei) anche calcolare una varianza aggregata da tutte le esecuzioni di validazione al fine di ottenere una stima migliore della sua varianza? Se no, perché? Ho trovato documenti che utilizzano la …

27 machine-learning cross-validation

3

Come giudicare se un modello di apprendimento automatico supervisionato è troppo adatto o no?

Qualcuno può dirmi come giudicare se un modello di apprendimento automatico supervisionato è troppo adatto o no? Se non ho un set di dati di convalida esterno, voglio sapere se posso usare ROC di 10 volte la convalida incrociata per spiegare il sovradimensionamento. Se ho un set di dati di …

27 machine-learning

5

La rete neurale profonda può approssimare la moltiplicazione senza normalizzazione?

Supponiamo di voler fare una regressione per l' f = x * yutilizzo semplice di una rete neurale profonda standardizzata. Ricordo che ci sono delle ricerche che dicono che NN con uno strato hiden può apoximare qualsiasi funzione, ma ho provato e senza normalizzazione NN non è stato in grado …

27 regression machine-learning neural-networks deep-learning

4

Come determinare la soglia ottimale per un classificatore e generare una curva ROC?

Diciamo che abbiamo un classificatore SVM, come possiamo generare la curva ROC? (Come in teoria) (perché generiamo TPR e FPR con ciascuna soglia). E come possiamo determinare la soglia ottimale per questo classificatore SVM?

27 machine-learning svm

1

Che cos'è uno studio sull'ablazione? E c'è un modo sistematico per eseguirlo?

Che cos'è uno studio sull'ablazione? E c'è un modo sistematico per eseguirlo? Ad esempio, ho predittori in una regressione lineare che chiamerò come modello.nnn Come eseguirò uno studio di ablazione a questo? Quali metriche dovrei usare? Una fonte completa o un libro di testo sarebbe apprezzato.

27 regression machine-learning neural-networks

1

Perché la PCA è sensibile ai valori anomali?

Ci sono molti post su questo SE che discutono di solidi approcci all'analisi dei componenti principali (PCA), ma non riesco a trovare una sola buona spiegazione del perché il PCA sia sensibile agli outlier in primo luogo.

26 machine-learning pca outliers

1

Quali sono le notazioni classiche in statistica, algebra lineare e machine learning? E quali sono le connessioni tra queste notazioni?

Quando leggiamo un libro, la comprensione delle notazioni gioca un ruolo molto importante nella comprensione dei contenuti. Sfortunatamente, comunità diverse hanno convenzioni di notazione diverse per la formulazione sul modello e il problema di ottimizzazione. Qualcuno potrebbe riassumere alcune notazioni di formulazione qui e fornire possibili ragioni? Faccio un esempio …

26 machine-learning probability self-study optimization

6

Come scegliere tra ROC AUC e punteggio F1?

Di recente ho completato una competizione Kaggle in cui è stato utilizzato il punteggio roc auc secondo i requisiti della competizione. Prima di questo progetto, normalmente utilizzavo il punteggio f1 come metrica per misurare le prestazioni del modello. Andando avanti, mi chiedo come dovrei scegliere tra queste due metriche? Quando …

26 machine-learning modeling roc scoring-rules

1

One-vs-All e One-vs-One in svm?

Qual è la differenza tra un classificatore SVM one-vs-all e uno-vs-one? One-vs-all significa un classificatore per classificare tutti i tipi / categorie della nuova immagine e one-vs-one significa ogni tipo / categoria di nuova immagine classificare con un diverso classificatore (ogni categoria è gestita da un classificatore speciale)? Ad esempio, …

26 machine-learning classification svm

3

Modelli di argomenti e metodi di ricorrenza delle parole

I modelli di argomenti popolari come LDA di solito raggruppano parole che tendono a ricorrere nello stesso argomento (cluster). Qual è la differenza principale tra tali modelli di argomenti e altri semplici approcci di clustering basati sulla ricorrenza come PMI? (PMI è l'acronimo di Pointwise Mutual Information, e viene utilizzato …

26 machine-learning text-mining natural-language topic-models

2

Rete neurale: per la classificazione binaria utilizzare 1 o 2 neuroni in uscita?

Supponiamo di voler fare una classificazione binaria (qualcosa appartiene alla classe A o alla classe B). Esistono alcune possibilità per farlo nel livello di output di una rete neurale: Usa 1 nodo di output. L'uscita 0 (<0,5) è considerata in classe A e 1 (> = 0,5) è considerata in …

26 machine-learning classification neural-networks

1

La perdita di allenamento scende e sale di nuovo. Che cosa sta succedendo?

La mia perdita di allenamento diminuisce e poi aumenta di nuovo. È molto strano. La perdita di convalida incrociata tiene traccia della perdita di addestramento. Cosa sta succedendo? Ho due LSTMS in pila come segue (su Keras): model = Sequential() model.add(LSTM(512, return_sequences=True, input_shape=(len(X[0]), len(nd.char_indices)))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(512, return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(len(nd.categories))) model.add(Activation('sigmoid')) …

26 machine-learning neural-networks loss-functions lstm

4

Perché qualcuno dovrebbe usare KNN per la regressione?

Da quello che ho capito, possiamo solo costruire una funzione di regressione che rientri nell'intervallo dei dati di allenamento. Ad esempio (è necessario solo uno dei pannelli): Come potrei prevedere in futuro usando un regressore KNN? Ancora una volta, sembra approssimare solo una funzione che rientra nell'intervallo dei dati di …

26 regression machine-learning k-nearest-neighbour

2

In caret qual è la vera differenza tra cv e repeatcv?

Ciò è simile ai metodi di ricampionamento di Caret , sebbene in realtà non abbia mai risposto a questa parte della domanda in modo concordato. la funzione di treno del guardiano offre cve repeatedcv. Qual è la differenza nel dire di fare: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5, repeats=5 ) vs …

26 r machine-learning caret

Domande taggate «machine-learning»