Statistiche e Big Data machine-learning

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Quiz: informa il classificatore in base al suo limite di decisione

Di seguito sono riportati i 6 limiti di decisione. I confini delle decisioni sono linee violette. Punti e croci sono due diversi set di dati. Dobbiamo decidere quale è un: SVM lineare SVM Kernelized (kernel polinomiale di ordine 2) Perceptron Regressione logistica Rete neurale (1 strato nascosto con 10 unità …

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Comprensione delle funzionalità più importanti per la regressione logistica

Ho creato un classificatore di regressione logistica che è molto preciso sui miei dati. Ora voglio capire meglio perché funziona così bene. In particolare, vorrei classificare quali caratteristiche stanno apportando il contributo maggiore (quali sono le funzioni più importanti) e, idealmente, quantificare quanto ciascuna funzionalità contribuisce alla precisione del modello …

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Quali sono le garanzie teoriche di insaccamento

Ho (approssimativamente) sentito che: il bagging è una tecnica per ridurre la varianza di un algoritmo predittore / stimatore / apprendimento. Tuttavia, non ho mai visto una prova matematica formale di questa affermazione. Qualcuno sa perché questo è matematicamente vero? Sembra essere un fatto così ampiamente riconosciuto / conosciuto, che …

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Perché ci dividiamo per la deviazione standard e non per qualche altro fattore di standardizzazione prima di fare PCA?

Stavo leggendo la seguente giustificazione (dalle note del corso cs229) sul perché dividiamo i dati grezzi per la loro deviazione standard: anche se capisco cosa sta dicendo la spiegazione, non mi è chiaro il motivo per cui la divisione per la deviazione standard avrebbe raggiunto un tale obiettivo. Dice che …

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Il valore R-quadrato è appropriato per confrontare i modelli?

Sto cercando di identificare il modello migliore per prevedere i prezzi delle automobili, utilizzando i prezzi e le funzionalità disponibili sui siti di annunci classificati automobilistici. Per questo ho usato un paio di modelli della libreria scikit-learn e modelli di reti neurali di pybrain e neurolab. L'approccio che ho usato …

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Quando Naive Bayes funziona meglio di SVM?

In un piccolo problema di classificazione del testo che stavo osservando, Naive Bayes ha esibito una prestazione simile o superiore a una SVM ed ero molto confuso. Mi chiedevo quali fattori decidessero il trionfo di un algoritmo sull'altro. Ci sono situazioni in cui non ha senso usare Naive Bayes su …

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Che cosa significa "grado di libertà" nelle reti neurali?

Nel libro di Bishop "Classificazione dei modelli e apprendimento automatico", descrive una tecnica per la regolarizzazione nel contesto delle reti neurali. Tuttavia, non capisco un paragrafo che descriva che durante il processo di formazione, il numero di gradi di libertà aumenta insieme alla complessità del modello. La citazione pertinente è …

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Utilizzo della rete neurale per la negoziazione in borsa

Mi sono tuffato nel campo delle reti neurali e ne sono rimasto affascinato. Ho finalmente sviluppato un framework applicativo per testare i sistemi commerciali nelle borse e ora implementerò la mia prima rete neurale. Uno molto semplice e primitivo, non destinato al trading reale, ma solo per i principianti. Voglio …

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Voglio costruire un indice di criminalità e un indice di instabilità politica basato su notizie

Ho questo progetto laterale in cui eseguo la scansione dei siti di notizie locali nel mio paese e voglio costruire un indice di criminalità e un indice di instabilità politica. Ho già coperto la parte relativa al recupero delle informazioni del progetto. Il mio piano è di fare: Estrazione di …

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Confronto tra due risultati di accuratezza del classificatore per significatività statistica con t-test

Voglio confrontare l'accuratezza di due classificatori per significato statistico. Entrambi i classificatori vengono eseguiti sullo stesso set di dati. Questo mi porta a credere che dovrei usare un test t di un campione da quello che ho letto . Per esempio: Classifier 1: 51% accuracy Classifier 2: 64% accuracy Dataset …

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I parametri di input per l'utilizzo dell'allocazione Dirichlet latente

Quando si utilizza la modellazione degli argomenti (Allocazione direttrice latente), il numero di argomenti è un parametro di input che l'utente deve specificare. Mi sembra che dovremmo anche fornire una raccolta di set di argomenti candidati su cui il processo Dirichlet deve confrontarsi? La mia comprensione è corretta? In pratica, …

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I migliori libri per un'introduzione all'analisi dei dati statistici?

Bloccato . Questa domanda e le sue risposte sono bloccate perché la domanda è fuori tema ma ha un significato storico. Al momento non accetta nuove risposte o interazioni. Ho comprato questo libro: Come misurare qualsiasi cosa: trovare il valore degli intangibili negli affari e Capo prima analisi dei dati: …

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Quali algoritmi richiedono il ridimensionamento delle funzionalità, oltre a SVM?

Sto lavorando con molti algoritmi: RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (kernel = linear e rbf), KNN, LDA e XGBoost. Tutti sono stati piuttosto veloci, tranne SVM. Questo è quando ho saputo che ha bisogno del ridimensionamento delle funzionalità per funzionare più velocemente. Poi ho iniziato a chiedermi se avrei dovuto fare …

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Come costruire il modello finale e ottimizzare la soglia di probabilità dopo la convalida incrociata nidificata?

In primo luogo, mi scuso per aver pubblicato una domanda che è già stata discussa a lungo qui , qui , qui , qui , quie per il riscaldamento di un vecchio argomento. So che @DikranMarsupial ha scritto a lungo su questo argomento in post e articoli di giornale, ma …

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KNN è un algoritmo di apprendimento discriminatorio?

Sembra che KNN sia un algoritmo di apprendimento discriminante, ma non riesco a trovare alcuna fonte online che lo confermi. KNN è un algoritmo di apprendimento discriminatorio?

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