Domande taggate «machine-learning»

Gli algoritmi di machine learning costruiscono un modello dei dati di training. Il termine "apprendimento automatico" è vagamente definito; include ciò che è anche chiamato apprendimento statistico, apprendimento di rinforzo, apprendimento senza supervisione, ecc. AGGIUNGI SEMPRE UN TAG PIÙ SPECIFICO.

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Perché le trasformazioni di potenza o di registro non vengono insegnate molto nell'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico (ML) utilizza fortemente le tecniche di regressione lineare e logistica. Essa si basa anche su tecniche di ingegneria funzione ( feature transform, kernel, ecc). Perché non si parla di variable transformation(ad esempio power transformation) in ML? (Ad esempio, non ho mai sentito parlare di root o log su …
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Lazo bayesiano vs lazo ordinario
Sono disponibili diversi software di implementazione per il lazo . So molto discusso sull'approccio bayesiano contro l'approccio frequentista in diversi forum. La mia domanda è molto specifica per il lazo: quali sono le differenze o i vantaggi del lazo baaysiano rispetto al lazo normale ? Ecco due esempi di implementazione …
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I codificatori automatici non possono apprendere funzioni significative
Ho 50.000 immagini come queste due: Rappresentano grafici di dati. Volevo estrarre funzionalità da queste immagini, quindi ho usato il codice di autoencoder fornito da Theano (deeplearning.net). Il problema è che questi codificatori automatici non sembrano apprendere alcuna funzionalità. Ho provato RBM ed è lo stesso. Il set di dati …
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Convalida incrociata o bootstrap per valutare le prestazioni di classificazione?
Qual è il metodo di campionamento più appropriato per valutare le prestazioni di un classificatore su un particolare set di dati e confrontarlo con altri classificatori? La convalida incrociata sembra essere una pratica standard, ma ho letto che metodi come il bootstrap .632 sono una scelta migliore. Come follow-up: la …
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come rappresentare la geografia o il codice postale nel modello di apprendimento automatico o nel sistema di raccomandazione?
Sto costruendo un modello e penso che la posizione geografica probabilmente sarà molto brava a prevedere la mia variabile target. Ho il codice postale di ciascuno dei miei utenti. Non sono del tutto sicuro del modo migliore per includere il codice postale come funzione predittiva nel mio modello. Sebbene il …
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In che modo il PCA sparso è meglio del PCA?
Ho appreso della PCA alcune lezioni fa in classe e approfondendo questo affascinante concetto, ho imparato a conoscere la PCA sparsa. Volevo chiederti, se non sbaglio, questo è ciò che è un PCA scarso: in PCA, se hai punti di dati con variabili , puoi rappresentare ogni punto di dati …
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Mappa delle funzionalità per il kernel gaussiano
In SVM, il kernel gaussiano è definito come: dove x, y \ in \ mathbb {R ^ n} . Non conosco l'equazione esplicita di \ phi . Voglio saperloK(x,y)=exp(−∥x−y∥222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=exp⁡(−‖x−y‖222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=\exp\left({-\frac{\|x-y\|_2^2}{2\sigma^2}}\right)=\phi(x)^T\phi(y)x,y∈Rnx,y∈Rnx, y\in \mathbb{R^n}ϕϕ\phi Voglio anche sapere se ∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)\sum_ic_i\phi(x_i)=\phi \left(\sum_ic_ix_i \right) dove ci∈Rci∈Rc_i\in \mathbb R . Ora, penso che non sia uguale, perché …
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L'analisi dei dati esplorativi è importante quando si esegue la modellazione puramente predittiva?
Quando si costruisce un modello predittivo utilizzando tecniche di apprendimento automatico, che senso ha fare un'analisi esplorativa dei dati (EDA)? Va bene passare direttamente alla generazione delle caratteristiche e alla costruzione dei tuoi modelli? In che modo sono importanti le statistiche descrittive utilizzate in EDA?
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Perché gli algoritmi di ottimizzazione sono definiti in termini di altri problemi di ottimizzazione?
Sto facendo alcune ricerche sulle tecniche di ottimizzazione per l'apprendimento automatico, ma sono sorpreso di trovare un gran numero di algoritmi di ottimizzazione definiti in termini di altri problemi di ottimizzazione. Illustrerò alcuni esempi di seguito. Ad esempio https://arxiv.org/pdf/1511.05133v1.pdf Sembra tutto bello e buono, ma poi c'è questo nel aggiornamento …
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Il modello finale (pronto per la produzione) deve essere addestrato sui dati completi o solo sul set di addestramento?
Supponiamo di aver addestrato diversi modelli sul set di allenamento, scegline uno migliore utilizzando il set di convalida incrociata e misurato le prestazioni sul set di test. Quindi ora ho un ultimo modello migliore. Devo riqualificarli su tutti i dati disponibili o sulla soluzione di spedizione addestrati solo sul set …
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