Statistiche e Big Data machine-learning

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Perché non scaricare le reti neurali e l'apprendimento profondo? [chiuso]

Chiuso . Questa domanda è basata sull'opinione . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che possa essere risolta con fatti e citazioni modificando questo post . Chiuso 2 anni fa . Problema fondamentale con l'apprendimento profondo e le reti neurali in generale. …

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LASSO con termini di interazione: va bene se gli effetti principali sono ridotti a zero?

La regressione di LASSO riduce i coefficienti verso zero, fornendo così un'efficace selezione del modello. Credo che nei miei dati vi siano interazioni significative tra covariate nominali e continue. Non necessariamente, tuttavia, gli "effetti principali" del modello reale sono significativi (diversi da zero). Ovviamente non lo so poiché il vero …

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Algoritmi di machine learning per gestire i dati mancanti

Sto cercando di sviluppare un modello predittivo utilizzando dati clinici ad alta dimensione, compresi i valori di laboratorio. Lo spazio dati è scarso con 5k campioni e 200 variabili. L'idea è quella di classificare le variabili utilizzando un metodo di selezione delle funzionalità (IG, RF ecc.) E utilizzare funzionalità di …

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Intuizione dietro la regressione logistica

Di recente ho iniziato a studiare l'apprendimento automatico, ma non sono riuscito a cogliere l'intuizione alla base della regressione logistica . Di seguito sono riportati i fatti sulla regressione logistica che capisco. Come base per l'ipotesi usiamo la funzione sigmoide . Capisco perché è una scelta corretta, tuttavia perché è …

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Dovresti mai standardizzare le variabili binarie?

Ho un set di dati con un set di funzionalità. Alcuni di essi sono binari attivo o attivato, inattivo o inattivo) e il resto ha un valore reale, ad esempio .( 1 =(1=(1=0 =0=0=4564.3424564.3424564.342 Voglio fornire questi dati a un algoritmo di apprendimento automatico, quindi ho eseguito il punteggio tutte …

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Analisi delle serie storiche giornaliere

Sto cercando di fare analisi delle serie storiche e sono nuovo in questo campo. Ho un conteggio giornaliero di un evento dal 2006 al 2009 e voglio adattarlo ad un modello di serie storica. Ecco i progressi che ho fatto: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) La trama risultante che ottengo è: …

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Quali sono le misure per l'accuratezza dei dati multilabel?

Prendi in considerazione uno scenario in cui ti viene fornita la matrice KnownLabel e la matrice PredictedLabel. Vorrei misurare la bontà della matrice PredictedLabel rispetto alla matrice KnownLabel. Ma la sfida qui è che KnownLabel Matrix ha poche righe solo una 1 e altre poche righe hanno molte 1 (quelle …

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Procedura di clustering in cui ciascun cluster ha un uguale numero di punti?

Ho alcuni punti in R p , e voglio raggruppare i punti in modo che:X={x1,...,xn}X={x1,...,xn}X=\{x_1,...,x_n\}RpRpR^p Ciascun cluster contiene un numero uguale di elementi di . (Supponiamo che il numero di cluster divida .)XXXnnn Ogni cluster è "spazialmente coeso" in un certo senso, come i cluster di medie.kkk È facile pensare …

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Convalida incrociata di 10 volte vs convalida incrociata con una sola uscita

Sto eseguendo una convalida incrociata nidificata. Ho letto che la validazione incrociata lasciata in sospeso può essere parziale (non ricordo perché). È meglio utilizzare la convalida incrociata 10 volte o la convalida incrociata con esclusione a parte oltre al tempo di esecuzione più lungo per la convalida incrociata con interruzione …

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Quale problema risolve il sovracampionamento, il sottocampionamento e SMOTE?

In una domanda recente, ben accolta, Tim chiede quando i dati sbilanciati sono davvero un problema in Machine Learning ? La premessa della domanda è che c'è molta letteratura sull'apprendimento automatico che discute dell'equilibrio delle classi e del problema delle classi squilibrate . L'idea è che i set di dati …

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Come è valido Bayes empirico?

Quindi ho appena finito di leggere un grande libro Introduzione a Empirical Bayes . Ho pensato che il libro fosse eccezionale, ma la costruzione di priori dai dati sembrava sbagliata. Mi è stato insegnato che ti viene in mente un piano di analisi, quindi raccogli i dati e poi verifica …

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Cosa sono gli autoencodificatori variazionali e a quali compiti di apprendimento vengono utilizzati?

In base a questa e questa risposta, gli autoencoder sembrano essere una tecnica che utilizza reti neurali per la riduzione delle dimensioni. Vorrei inoltre sapere cos'è un autoencoder variazionale (le sue principali differenze / benefici rispetto a un autoencoder "tradizionale") e anche quali sono i principali compiti di apprendimento per …

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Calcolo della probabilità marginale da campioni MCMC

Questa è una domanda ricorrente (vedi questo post , questo post e questo post ), ma ho una rotazione diversa. Supponiamo di avere un sacco di campioni da un campionatore MCMC generico. Per ogni campione θθ\theta , conosco il valore del registro verosimiglianza logf(x|θ)log⁡f(x|θ)\log f(\textbf{x} | \theta) e del registro …

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Bag-of-Words per la classificazione del testo: perché non usare solo le frequenze delle parole invece del TFIDF?

Un approccio comune alla classificazione del testo è quello di formare un classificatore fuori da un "bag-of-word". L'utente prende il testo per essere classificato e conta le frequenze delle parole in ciascun oggetto, seguito da una sorta di taglio per mantenere la matrice risultante di dimensioni gestibili. Vedo spesso che …

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Cosa possiamo imparare sul cervello umano dalle reti neurali artificiali?

So che la mia domanda / titolo non è molto specifica, quindi cercherò di chiarirla: Le reti neurali artificiali hanno progetti relativamente rigidi. Naturalmente, generalmente, sono influenzati dalla biologia e cercano di costruire un modello matematico di reti neurali reali, ma la nostra comprensione delle reti neurali reali non è …

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