Statistiche e Big Data machine-learning

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Apprendimento profondo vs. alberi decisionali e metodi di potenziamento

Sto cercando documenti o testi che confrontino e discutano (empiricamente o teoricamente): Accrescere e Decision Trees algoritmi come casuali Foreste o AdaBoost e GentleBoost applicati agli alberi decisionali. con Metodi di apprendimento profondo come macchine Boltzmann limitate , memoria temporale gerarchica , reti neurali convoluzionali , ecc. Più specificamente, qualcuno …

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Classificazione del testo su larga scala

Sto cercando di fare una classificazione sui miei dati di testo. Ho 300 classes, 200 documenti di formazione per classe (quindi 60000 documents in total) e questo probabilmente porterà a dati dimensionali molto alti (potremmo guardare oltre 1 milione di dimensioni ). Vorrei eseguire i seguenti passaggi nella pipeline (solo …

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I metodi di ricerca di linea sono utilizzati nell'apprendimento profondo? Perchè no?

Molti tutorial online parlano della discesa del gradiente e quasi tutti usano un passo fisso (tasso di apprendimento ). Perché la ricerca della linea non viene utilizzata (come la ricerca della riga di backtracking o la ricerca della riga esatta)?αα\alpha

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In che modo la dimensione del lotto influenza la convergenza di SGD e perché?

Ho visto conclusioni simili da molte discussioni, che con l'aumentare delle dimensioni del minibatch la convergenza di SGD diventa effettivamente più difficile / peggio, ad esempio questo documento e questa risposta . Ho anche sentito parlare di persone che usano trucchi come piccoli tassi di apprendimento o dimensioni dei lotti …

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I campioni di allenamento estratti casualmente per le reti neurali di addestramento mini-batch devono essere estratti senza sostituzione?

Definiamo un'epoca come aver esaminato tutti i campioni di addestramento disponibili e le dimensioni del mini-lotto come il numero di campioni su cui calcoliamo la media per trovare gli aggiornamenti ai pesi / errori necessari per scendere il gradiente. La mia domanda è se dovremmo trarre senza sostituzione dall'insieme degli …

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come fare una funzione di ricompensa nell'apprendimento di rinforzo

Mentre studiavo l'apprendimento per rinforzo, mi sono imbattuto in molte forme della funzione di ricompensa: , R ( s , a , s ′ ) e persino una funzione di ricompensa che dipende solo dallo stato attuale. Detto questo, mi sono reso conto che non è molto facile "creare" o …

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Rilevazione di anomalie con funzionalità fittizie (e altre funzionalità discrete / categoriche)

tl; dr Qual è il modo consigliato di trattare i discretedati quando si esegue il rilevamento di anomalie? Qual è il modo consigliato di trattare i categoricaldati quando si esegue il rilevamento di anomalie? Questa risposta suggerisce l'utilizzo di dati discreti per filtrare i risultati. Sostituisci forse il valore della …

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Costruire un classificatore multiclasse è migliore di molti binari?

Devo classificare gli URL in categorie. Supponiamo di avere 15 categorie a cui sto pianificando di azzerare ogni URL. Un classificatore a 15 vie è migliore? Dove ho 15 etichette e generare funzionalità per ciascun punto dati. O costruendo 15 classificatori binari, dì: Film o Non film, e usa i …

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Vantaggi e svantaggi di SVM

Qualcuno può spiegarmi i vantaggi e gli svantaggi della classificazione SVM che la distingue dagli altri classificatori?

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Il modo migliore per eseguire SVM multiclasse

So che SVM è un classificatore binario. Vorrei estenderlo a SVM multi-classe. Qual è il modo migliore, e forse il più semplice, per eseguirlo? codice: in MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == itr)); model = svmtrain(newClass, TrainVec, '-c 1 -g 0.00154'); [predict_label, accuracy, …

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Perché il classificatore di regressione della cresta funziona abbastanza bene per la classificazione del testo?

Durante un esperimento per la classificazione del testo, ho scoperto che il classificatore di cresta genera risultati che completano costantemente i test tra quei classificatori che sono più comunemente citati e applicati per attività di estrazione del testo, come SVM, NB, kNN, ecc. Tuttavia, non ho elaborato sull'ottimizzazione di ogni …

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Quali sono le differenze tra l'algoritmo Baum-Welch e l'allenamento di Viterbi?

Attualmente sto usando l'allenamento di Viterbi per un problema di segmentazione delle immagini. Volevo sapere quali sono i vantaggi / gli svantaggi dell'utilizzo dell'algoritmo Baum-Welch invece dell'allenamento di Viterbi.

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Se voglio un modello interpretabile, ci sono metodi diversi dalla regressione lineare?

Ho incontrato alcuni statistici che non usano mai modelli diversi dalla regressione lineare per la previsione perché ritengono che "modelli ML" come la foresta casuale o il potenziamento del gradiente siano difficili da spiegare o "non interpretabili". In una regressione lineare, dato che l'insieme di ipotesi è verificato (normalità degli …

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Come funziona un lavello da cucina a caso?

L'anno scorso al NIPS 2017 Ali Rahimi e Ben Recht hanno vinto il premio test of time per il loro articolo "Funzioni casuali per macchine kernel di grandi dimensioni", dove hanno introdotto funzionalità casuali, successivamente codificate come algoritmo di lavelli da cucina casuali. Durante la pubblicità del loro documento, hanno …

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Come è possibile ottenere un buon modello di regressione lineare quando non esiste una correlazione sostanziale tra output e predittori?

Ho addestrato un modello di regressione lineare, usando una serie di variabili / caratteristiche. E il modello ha una buona prestazione. Tuttavia, mi sono reso conto che non esiste una variabile con una buona correlazione con la variabile prevista. Come è possibile?

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