Statistiche e Big Data machine-learning

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Un elenco di funzioni di costo utilizzate nelle reti neurali, insieme alle applicazioni

Quali sono le funzioni di costo comuni utilizzate nella valutazione delle prestazioni delle reti neurali? Dettagli (sentiti libero di saltare il resto di questa domanda, il mio intento qui è semplicemente quello di fornire chiarimenti sulla notazione che le risposte possono usare per aiutarli a essere più comprensibili per il …

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Perché il metodo di Newton non è ampiamente utilizzato nell'apprendimento automatico?

Questo è qualcosa che mi ha infastidito per un po 'e non ho trovato risposte soddisfacenti online, quindi ecco qui: Dopo aver esaminato una serie di lezioni sull'ottimizzazione convessa, il metodo di Newton sembra essere un algoritmo di gran lunga superiore alla discesa del gradiente per trovare soluzioni ottimali a …

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Ottenere conoscenza da una foresta casuale

Le foreste casuali sono considerate scatole nere, ma recentemente stavo pensando a quali conoscenze si possano ottenere da una foresta casuale? La cosa più ovvia è l'importanza delle variabili, nella variante più semplice può essere fatto semplicemente calcolando il numero di occorrenze di una variabile. La seconda cosa a cui …

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Gradient Boosting Tree vs Random Forest

Il potenziamento dell'albero a gradiente, come proposto da Friedman, utilizza gli alberi decisionali come apprendenti di base. Mi chiedo se dovremmo rendere l'albero delle decisioni di base il più complesso possibile (completamente sviluppato) o più semplice? C'è qualche spiegazione per la scelta? Random Forest è un altro metodo di ensemble …

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Rilevamento di un determinato viso in un database di immagini facciali

Sto lavorando a un piccolo progetto che coinvolge i volti degli utenti di Twitter tramite le loro foto del profilo. Un problema che ho riscontrato è che dopo aver filtrato tutte le immagini tranne quelle che sono chiare foto di ritratti, una piccola ma significativa percentuale di utenti di Twitter …

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Come funziona una Support Vector Machine (SVM)?

Come funziona una macchina Support Vector (SVM) di lavoro, e ciò che lo differenzia dagli altri classificatori lineari, come ad esempio il Perceptron Lineare , Lineare Analisi Discriminante , o regressione logistica ? * (* Sto pensando in termini di motivazioni alla base dell'algoritmo, strategie di ottimizzazione, capacità di generalizzazione …

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Quali competenze sono necessarie per eseguire analisi statistiche su larga scala?

Molti lavori statistici richiedono esperienza con dati su larga scala. Quali sono le competenze statistiche e computazionali che sarebbero necessarie per lavorare con grandi set di dati. Ad esempio, che ne dici di costruire modelli di regressione dati un set di dati con 10 milioni di campioni?

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Perché l'accuratezza non è la misura migliore per valutare i modelli di classificazione?

Questa è una domanda generale che è stata posta indirettamente più volte qui, ma manca di un'unica risposta autorevole. Sarebbe bello avere una risposta dettagliata a questo per il riferimento. La precisione , la proporzione di classificazioni corrette tra tutte le classificazioni, è una misura molto semplice e molto "intuitiva", …

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Come spiegare in modo intuitivo cos'è un kernel?

Molti classificatori di machine learning (ad es. Supportano macchine vettoriali) consentono di specificare un kernel. Quale sarebbe un modo intuitivo per spiegare cos'è un kernel? Un aspetto a cui ho pensato è la distinzione tra kernel lineari e non lineari. In termini semplici, potrei parlare di "funzioni di decisione lineari" …

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Alberi di inferenza condizionale vs alberi di decisione tradizionali

Qualcuno può spiegare le differenze principali tra gli alberi di inferenza condizionale ( ctreedal partypacchetto in R) rispetto agli algoritmi dell'albero delle decisioni più tradizionali (come rpartin R)? Cosa rende gli alberi CI diversi? Punti di forza e di debolezza? Aggiornamento: ho esaminato il documento di Horthorn e altri a …

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Come selezionare il kernel per SVM?

Quando si utilizza SVM, è necessario selezionare un kernel. Mi chiedo come selezionare un kernel. Qualche criterio sulla selezione del kernel?

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È possibile addestrare una rete neurale senza backpropagation?

Molti libri e tutorial sulla rete neurale impiegano molto tempo nell'algoritmo di backpropagation, che è essenzialmente uno strumento per calcolare il gradiente. Supponiamo che stiamo costruendo un modello con ~ 10K parametri / pesi. È possibile eseguire l'ottimizzazione utilizzando alcuni algoritmi di ottimizzazione senza gradiente? Penso che calcolare il gradiente …

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Come si calcola la precisione e il richiamo per la classificazione multiclasse utilizzando la matrice di confusione?

Mi chiedo come calcolare la precisione e il richiamo usando una matrice di confusione per un problema di classificazione multi-classe. In particolare, un'osservazione può essere assegnata solo alla sua classe / etichetta più probabile. Vorrei calcolare: Precisione = TP / (TP + FP) Richiama = TP / (TP + FN) …

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Spiega "Maledizione della dimensionalità" a un bambino

Ho sentito molte volte parlare della maledizione della dimensionalità, ma in qualche modo non riesco ancora a cogliere l'idea, è tutto nebbioso. Qualcuno può spiegarlo nel modo più intuitivo, come lo spiegheresti a un bambino, in modo che io (e gli altri confusi come sono) potrei capirlo per sempre? MODIFICARE: …

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Che cos'è un livello di incorporamento in una rete neurale?

In molte librerie di reti neurali, ci sono "livelli di incorporamento", come in Keras o Lasagne . Non sono sicuro di averne compreso la funzione, nonostante abbia letto la documentazione. Ad esempio, nella documentazione di Keras si dice: Trasforma interi positivi (indici) in vettori di densi di dimensioni fisse, ad …

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