Statistiche e Big Data machine-learning

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Ho diverse domande strettamente correlate riguardanti gli studenti deboli nell'apprendimento in gruppo (ad es. Il potenziamento). Questo può sembrare stupido, ma quali sono i vantaggi dell'utilizzo di studenti deboli piuttosto che forti? (es. perché non potenziare con metodi di apprendimento "forti"?) Esiste una sorta di forza "ottimale" per gli studenti …

22 machine-learning boosting ensemble

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Supporta la regressione vettoriale per la previsione di serie temporali multivariate

Qualcuno ha tentato la previsione delle serie temporali utilizzando la regressione del vettore di supporto? Comprendo le macchine vettoriali di supporto e in parte capisco la regressione dei vettori di supporto, ma non capisco come possano essere utilizzate per modellare serie storiche, in particolare serie temporali multivariate. Ho provato a …

22 time-series machine-learning svm

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Come determinare la fiducia di una previsione della rete neurale?

Per illustrare la mia domanda, supponiamo che io abbia un set di addestramento in cui l'input ha un certo livello di rumore ma l'output no, per esempio; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, …

22 regression machine-learning neural-networks confidence-interval prediction-interval

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Tutti gli algoritmi di machine learning separano i dati in modo lineare?

Sono un appassionato di programmazione e apprendimento automatico. Solo pochi mesi fa ho iniziato a conoscere la programmazione dell'apprendimento automatico. Come molti che non hanno un background scientifico quantitativo, ho anche iniziato a imparare a parlare di ML armeggiando con gli algoritmi e i set di dati nel pacchetto ML …

22 machine-learning

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Scelta dell'alfa ottimale nella regressione logistica della rete elastica

Sto eseguendo una regressione logistica a rete elastica su un set di dati sanitari utilizzando il glmnetpacchetto in R selezionando i valori lambda su una griglia di αα\alpha da 0 a 1. Il mio codice abbreviato è di seguito: alphalist <- seq(0,1,by=0.1) elasticnet <- lapply(alphalist, function(a){ cv.glmnet(x, y, alpha=a, family="binomial", …

22 machine-learning cross-validation glmnet elastic-net

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Perché Lars e Glmnet offrono soluzioni diverse per il problema del lazo?

Voglio capire meglio i pacchetti R Larse Glmnet, che sono usati per risolvere il problema Lazo: (per Variabili e campioni, vedi www.stanford.edu/~hastie/Papers/glmnet.pdf a pagina 3)pNm i n( β0β) ∈ Rp + 1[ 12 NΣi = 1N( yio- β0- xTioβ)2+ λ | | β| |l1]mion(β0β)∈Rp+1[12NΣio=1N(yio-β0-XioTβ)2+λ||β||l1]min_{(\beta_0 \beta) \in R^{p+1}} \left[\frac{1}{2N}\sum_{i=1}^{N}(y_i-\beta_0-x_i^T\beta)^2 + \lambda||\beta …

22 r regression machine-learning lasso regularization

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Esegui il clustering di K-medie (o dei suoi parenti stretti) con solo una matrice di distanza, non dati punto per caratteristica

Voglio eseguire il clustering dei mezzi K sugli oggetti che ho, ma gli oggetti non sono descritti come punti nello spazio, cioè per objects x featuresset di dati. Tuttavia, sono in grado di calcolare la distanza tra due oggetti qualsiasi (si basa su una funzione di somiglianza). Quindi, dispongo della …

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Come progetteresti un sistema di apprendimento automatico per giocare a Angry Birds?

Dopo aver giocato troppo ad Angry Birds, ho iniziato ad osservare le mie strategie. Si scopre che ho sviluppato un approccio molto specifico per ottenere 3 stelle su ogni livello. Ciò mi ha fatto riflettere sulle sfide dello sviluppo di un sistema di apprendimento automatico in grado di riprodurre Angry …

22 machine-learning reinforcement-learning

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Eliminazione di una delle colonne quando si utilizza la codifica a caldo

La mia comprensione è che nell'apprendimento automatico può essere un problema se il tuo set di dati ha caratteristiche altamente correlate, poiché codificano effettivamente le stesse informazioni. Recentemente qualcuno ha sottolineato che quando si esegue la codifica one-hot su una variabile categoriale si finisce con funzionalità correlate, quindi è necessario …

22 regression machine-learning categorical-data discrete-data categorical-encoding

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Quando dovremmo discretizzare / binare variabili / caratteristiche indipendenti continue e quando no?

Quando dovremmo discretizzare / binare variabili / caratteristiche indipendenti e quando no? I miei tentativi di rispondere alla domanda: In generale, non dovremmo fare il bin, perché il binning perderà informazioni. Il binning sta effettivamente aumentando il grado di libertà del modello, quindi è possibile causare un eccesso di adattamento …

21 machine-learning continuous-data feature-construction binning

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Gli algoritmi di Machine Learning o Deep Learning possono essere utilizzati per "migliorare" il processo di campionamento di una tecnica MCMC?

Sulla base della scarsa conoscenza che ho dei metodi MCMC (Markov chain Monte Carlo), capisco che il campionamento è una parte cruciale della tecnica di cui sopra. I metodi di campionamento più comunemente usati sono Hamiltoniano e Metropolis. Esiste un modo per utilizzare l'apprendimento automatico o anche l'apprendimento profondo per …

21 machine-learning mcmc monte-carlo markov-process

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Macchina Boltzmann limitata: come viene utilizzata nell'apprendimento automatico?

Sfondo: Sì, è possibile utilizzare la macchina Boltzmann con restrizioni (RBM) per avviare i pesi di una rete neurale. Inoltre PUO 'essere usato in modo "strato per strato" per costruire una rete di credenze profonde (cioè per addestrare un -esimo strato sulla parte superiore di ( n - 1 ) …

21 machine-learning neural-networks deep-learning deep-belief-networks rbm

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Overfitting: nessun proiettile d'argento?

La mia comprensione è che anche quando si seguono le corrette procedure di convalida incrociata e selezione dei modelli, si verificherà un overfitting se si cerca un modello abbastanza duramente , a meno che non si impongano restrizioni sulla complessità del modello, sul periodo. Inoltre, spesso le persone tentano di …

21 machine-learning cross-validation goodness-of-fit scikit-learn caret

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"Apprendimento semi supervisionato": questo è troppo adatto?

Stavo leggendo il rapporto sulla soluzione vincente di una competizione Kaggle ( Classificazione malware ). Il rapporto può essere trovato in questo post del forum . Il problema era un problema di classificazione (nove classi, la metrica era la perdita logaritmica) con 10000 elementi nel set di treni, 10000 elementi …

21 machine-learning random-forest boosting overfitting semi-supervised

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Come prevedere il risultato con solo casi positivi come allenamento?

Per semplicità, supponiamo di lavorare sul classico esempio di e-mail spam / non spam. Ho un set di 20000 e-mail. Di questi, so che 2000 sono spam ma non ho alcun esempio di e-mail non spam. Vorrei prevedere se i restanti 18000 sono spam o meno. Idealmente, il risultato che …

21 machine-learning predictive-models unsupervised-learning supervised-learning semi-supervised

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