Statistiche e Big Data machine-learning

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Come gestire la differenza tra la distribuzione del set di test e il set di allenamento?

Penso che un'ipotesi di base dell'apprendimento automatico o della stima dei parametri sia che i dati invisibili provengano dalla stessa distribuzione dell'insieme di formazione. Tuttavia, in alcuni casi pratici, la distribuzione del set di test sarà quasi diversa dal set di training. Supponiamo che si tratti di un problema di …

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Le tecniche di apprendimento automatico sono "algoritmi di approssimazione"?

Recentemente c'è stata una domanda simile a ML su cstheory stackexchange e ho pubblicato una risposta raccomandando il metodo di Powell, la discesa del gradiente, gli algoritmi genetici o altri "algoritmi di approssimazione". In un commento qualcuno mi ha detto che questi metodi erano "euristica" e non "algoritmi di approssimazione" …

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Siti per gare di modellazione predittiva

Partecipo a gare di modellazione predittiva su Kaggle , TunedIt e CrowdAnalytix . Trovo che questi siti siano un buon modo per "allenarsi" per le statistiche / l'apprendimento automatico. Ci sono altri siti che dovrei conoscere? Come ti senti riguardo alle competizioni in cui l'host intende trarre profitto dalle proposte …

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Alternative agli alberi di classificazione, con migliori prestazioni predittive (ad es. CV)?

Sto cercando un'alternativa agli alberi di classificazione che potrebbe produrre un migliore potere predittivo. I dati con cui ho a che fare hanno fattori sia per le variabili esplicative che per quelle spiegate. Ricordo di essermi imbattuto in foreste casuali e reti neurali in questo contesto, sebbene non le avessi …

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Spiegazione di min_child_weight nell'algoritmo xgboost

La definizione del parametro min_child_weight in xgboost è data come: somma minima del peso dell'istanza (hessiana) necessaria in un bambino. Se il passaggio della partizione dell'albero risulta in un nodo foglia con la somma del peso dell'istanza inferiore a min_child_weight, il processo di costruzione rinuncerà a un ulteriore partizionamento. In …

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Come funziona il potenziamento?

Qual è il modo più semplice per capire il potenziamento? Perché non aumenta i classificatori molto deboli "all'infinito" (perfezione)?

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Statistiche sufficienti per i non addetti ai lavori

Qualcuno può spiegare statistiche sufficienti in termini molto basilari? Vengo da un background ingegneristico e ho passato molte cose ma non sono riuscito a trovare una spiegazione intuitiva.

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Perché la funzione di costo delle reti neurali non è convessa?

C'è un thread simile qui (la funzione di costo della rete neurale non è convessa? ) Ma non sono stato in grado di capire i punti nelle risposte lì e il mio motivo per chiedere di nuovo sperando che questo chiarisca alcuni problemi: Se utilizzo somma di funzione di costo …

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Backpropagation gradiente tramite connessioni salta ResNet

Sono curioso di sapere come i gradienti vengono retro-propagati attraverso una rete neurale usando i moduli ResNet / salta le connessioni. Ho visto un paio di domande su ResNet (ad es. Rete neurale con connessioni skip-layer ) ma questa fa domande specifiche sulla retro-propagazione dei gradienti durante l'allenamento. L'architettura di …

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Relu vs Sigmoid vs Softmax come neuroni a strati nascosti

Stavo giocando con una semplice rete neurale con un solo livello nascosto, di Tensorflow, e poi ho provato diverse attivazioni per il livello nascosto: Relu sigmoid Softmax (beh, di solito softmax è usato nell'ultimo strato ..) Relu offre la migliore precisione e accuratezza di convalida del treno. Non sono sicuro …

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Qual è il nome di questo grafico che mostra i tassi di falsi e veri positivi e come viene generato?

L'immagine seguente mostra una curva continua di tassi falsi positivi rispetto a tassi positivi reali: Tuttavia, ciò che non ottengo immediatamente è come vengono calcolate queste tariffe. Se un metodo viene applicato a un set di dati, ha un determinato tasso FP e un certo tasso FN. Ciò non significa …

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Scegliere tra le regole di punteggio appropriate

La maggior parte delle risorse sulle regole di punteggio adeguate menzionano una serie di regole di punteggio diverse come perdita di log, punteggio di Brier o punteggio sferico. Tuttavia, spesso non forniscono molte indicazioni sulle differenze tra loro. (Allegato A: Wikipedia .) Scegliere il modello che massimizza il punteggio logaritmico …

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Prossimi passi dopo "Ragionamento bayesiano e apprendimento automatico"

Attualmente sto esaminando "Bayesian Reasoning and Machine Learning" di David Barber ed è un libro estremamente ben scritto e accattivante per l'apprendimento dei fondamenti. Quindi una domanda a qualcuno che lo ha già fatto. Quali sono i prossimi libri che dovrei leggere dopo che ho una ragionevole competenza con la …

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Macchine Boltzmann limitate contro reti neurali multistrato

Volevo sperimentare una rete neurale per un problema di classificazione che sto affrontando. Mi sono imbattuto in documenti che parlano di RBM. Ma da quello che posso capire, non sono diversi dall'avere una rete neurale multistrato. È preciso? Inoltre lavoro con R e non vedo alcun pacchetto fisso per RBM. …

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È importante che gli statistici imparino l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è una materia importante per qualsiasi statistico da conoscere? Sembra che l'apprendimento automatico sia statistico. Perché i programmi di statistica (universitari e laureati) non richiedono l'apprendimento automatico?

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