Statistiche e Big Data machine-learning

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Qual è una buona risorsa che include un confronto tra pro e contro di diversi classificatori?

Qual è il miglior classificatore di classe 2 pronto all'uso? Sì, immagino sia la domanda da un milione di dollari, e sì, sono consapevole del teorema del pranzo libero e ho anche letto le domande precedenti: Qual è il miglior classificatore di classe 2 pronto all'uso per la tua applicazione? …

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Cluster: dovrei usare la Divergenza di Jensen-Shannon o il suo quadrato?

Sto raggruppando le distribuzioni di probabilità utilizzando l' algoritmo Propination Affinity e intendo utilizzare la divergenza di Jensen-Shannon come metrica della distanza. È corretto utilizzare JSD stesso come distanza o JSD al quadrato? Perché? Quali differenze deriverebbero dalla scelta dell'uno o dell'altro?

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Applicazione di tecniche di apprendimento automatico in studi clinici di piccolo campione

Cosa ne pensi dell'applicazione di tecniche di apprendimento automatico, come le foreste casuali o la regressione penalizzata (con penalità L1 o L2, o una loro combinazione) in piccoli studi clinici di esempio quando l'obiettivo è isolare predittori interessanti in un contesto di classificazione? Non è una domanda sulla selezione del …

15 machine-learning feature-selection

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Qual è il miglior classificatore di classe 2 pronto all'uso per la tua applicazione? [chiuso]

Chiuso . Questa domanda è basata sull'opinione . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che possa essere risolta con fatti e citazioni modificando questo post . Chiuso 3 anni fa . Regole: un classificatore per risposta vota se sei d'accordo ridimensionare / …

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Cos'è * una * rete neurale artificiale?

Mentre approfondiamo la letteratura sulle reti neurali , possiamo identificare altri metodi con topologie neuromorfe (architetture simili a "reti neurali"). E non sto parlando del teorema di approssimazione universale . Di seguito sono riportati degli esempi. Quindi, mi chiedo: qual è la definizione di una rete neurale artificiale? La sua …

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Reti neurali vs tutto il resto

Non ho trovato una risposta soddisfacente a questo da Google . Naturalmente se i dati che ho sono dell'ordine di milioni, l'apprendimento profondo è la strada. E ho letto che quando non ho i big data allora forse è meglio usare altri metodi nell'apprendimento automatico. Il motivo indicato è eccessivo. …

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Perché un albero decisionale ha una propensione bassa e una varianza elevata?

Domande Dipende se l'albero è poco profondo o profondo? O possiamo dire questo indipendentemente dalla profondità / livelli dell'albero? Perché il bias è basso e la varianza è alta? Spiega in modo intuitivo e matematico

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Numero minimo di strati in una rete neurale profonda

A che punto iniziamo a classificare le reti neurali a più strati come reti neurali profonde o per dirlo in un altro modo "Qual è il numero minimo di strati in una rete neurale profonda?"

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Per i classificatori lineari, i coefficienti più grandi implicano caratteristiche più importanti?

Sono un ingegnere del software che lavora sull'apprendimento automatico. Secondo la mia comprensione, la regressione lineare (come OLS) e la classificazione lineare (come regressione logistica e SVM) fanno una previsione basata su un prodotto interno tra coefficienti addestrati e variabili caratteristica → x :w⃗ w→\vec{w}X⃗ X→\vec{x} y^= f( w⃗ ⋅ …

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Quale misura dell'errore di addestramento segnalare per le foreste casuali?

Attualmente sto adattando foreste casuali per un problema di classificazione usando il randomForestpacchetto in R, e non sono sicuro su come segnalare errori di addestramento per questi modelli. Il mio errore di allenamento è vicino allo 0% quando lo calcolo usando le previsioni che ottengo con il comando: predict(model, data=X_train) …

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Kernel SVM: Voglio una comprensione intuitiva della mappatura su uno spazio di caratteristiche di dimensione superiore e su come ciò renda possibile la separazione lineare

Sto cercando di capire l'intuizione dietro SVM del kernel. Ora capisco come funziona SVM lineare, per cui viene presa una linea decisionale che divide i dati nel miglior modo possibile. Comprendo anche il principio alla base del porting dei dati in uno spazio di dimensioni superiori e come ciò possa …

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E se un'elevata precisione di convalida ma una bassa accuratezza dei test nella ricerca?

Ho una domanda specifica sulla convalida nella ricerca sull'apprendimento automatico. Come sappiamo, il regime di apprendimento automatico chiede ai ricercatori di addestrare i loro modelli sui dati di addestramento, scegliere tra i modelli candidati per set di validazione e riportare l'accuratezza sul set di test. In uno studio molto rigoroso, …

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In che modo la CNN evita il problema del gradiente evanescente

Ho letto molto sulle reti neurali convolutive e mi chiedevo come evitare il problema del gradiente in via di estinzione. So che le reti di credenze profonde impilano autocodificatori a livello singolo o altre reti poco profonde pre-addestrate e posso quindi evitare questo problema, ma non so come evitarlo nelle …

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Significato delle caratteristiche latenti?

Sto cercando di capire i modelli di fattorizzazione a matrice per i sistemi di raccomandazione e leggo sempre "caratteristiche latenti", ma cosa significa? So cosa significa una funzionalità per un set di dati di training, ma non sono in grado di comprendere l'idea di funzionalità latenti. Ogni articolo sull'argomento che …

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Regolarizzazione e ridimensionamento delle funzionalità nell'apprendimento online?

Diciamo che ho un classificatore di regressione logistica. Nell'apprendimento in batch normale, avrei un termine di regolarizzazione per prevenire un eccesso di adattamento e mantenere i miei pesi piccoli. Inoltre normalizzerei e ridimensionerei le mie funzionalità. In un ambiente di apprendimento online, sto ottenendo un flusso continuo di dati. Faccio …

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