Statistiche e Big Data machine-learning

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Qual è Thompson Sampling in parole povere?

Non riesco a capire Thompson Sampling e come funziona. Stavo leggendo del Multi Arm Bandit e dopo aver letto l'algoritmo legato alla confidenza superiore, molti testi hanno suggerito che Thompson Sampling funziona meglio di UCB. Che cos'è Thompson Sampling, in parole povere o in parole povere? Sentiti libero di fornire …

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Quali metodi statistici ci sono per raccomandare un film come su Netflix?

Sto cercando di implementare un modello dinamico per raccomandare un film a un utente. La raccomandazione dovrebbe essere aggiornata ogni volta che l'utente guarda un film o lo valuta. Per semplicità, sto pensando di prendere in considerazione due fattori: le valutazioni passate di altri film da parte dell'utente il tempo …

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Addestra una rete neurale per distinguere tra numeri pari e dispari

Domanda: è possibile addestrare un NN a distinguere tra numeri pari e dispari solo usando come input i numeri stessi? Ho il seguente set di dati: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 Ho addestrato un NN …

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Esistono algoritmi di clustering non basati sulla distanza?

Sembra che per K-medie e altri algoritmi correlati, il clustering si basa sul calcolo della distanza tra i punti. Ce n'è uno che funziona senza di essa?

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Che cosa significa "invarianza di permutazione" nel contesto delle reti neurali che riconoscono l'immagine?

Ho visto un termine versione "permutazione invariante" dell'attività di riconoscimento delle cifre MNIST. Cosa significa?

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Differenza tra macchine di fattorizzazione e fattorizzazione a matrice?

Mi sono imbattuto nel termine macchine di fattorizzazione nei sistemi di raccomandazione. So cos'è la fattorizzazione a matrice per i sistemi di raccomandazione, ma non ho mai sentito parlare di macchine per la fattorizzazione. Quindi qual è la differenza?

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Utilizzo della convalida incrociata nidificata

La pagina di Scikit Learn sulla selezione del modello menziona l'uso della validazione incrociata nidificata: >>> clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=dict(gamma=gammas), ... n_jobs=-1) >>> cross_validation.cross_val_score(clf, X_digits, y_digits) Due cicli di validazione incrociata vengono eseguiti in parallelo: uno dallo stimatore GridSearchCV per impostare la gamma e l'altro da cross_val_score per misurare le …

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Spiegazione della maledizione dell'apprendimento automatico della dimensionalità?

Ho difficoltà a capire la maledizione della dimensionalità. In particolare, mi sono imbattuto in esso mentre facevo il scikit-learntutorial in Python. Qualcuno può spiegare quanto segue in un modo più semplice? Mi dispiace, sto cercando di capire da molto tempo e non riesco a capire come sono arrivati al calcolo …

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Buoni riassunti (recensioni, libri) su varie applicazioni della catena Markov Monte Carlo (MCMC)?

Ci sono buoni riassunti (recensioni, libri) su varie applicazioni della catena Markov Monte Carlo (MCMC)? Ho visto Markov Chain Monte Carlo in pratica , ma questo libro sembra un po 'vecchio. Esistono più libri di aggiornamento su varie applicazioni di MCMC in settori quali l'apprendimento automatico delle macchine, la visione …

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Discesa gradiente vs funzione lm () in R?

Sto esaminando i video del corso di apprendimento automatico online di Andrew Ng a Stanford. Discute Gradient Descent come un algoritmo per risolvere la regressione lineare e scrivere funzioni in Octave per eseguirlo. Presumibilmente potrei riscrivere quelle funzioni in R, ma la mia domanda è: la funzione lm () non …

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Come iniziare a leggere sul data mining?

Sono un principiante che inizierà a leggere sul data mining. Ho una conoscenza di base di AI e statistiche. Dato che molti affermano che l'apprendimento automatico svolge un ruolo importante anche nel data mining, è necessario leggere l'apprendimento automatico prima di poter continuare con il data mining?

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Foresta casuale e algoritmo dell'albero delle decisioni

Una foresta casuale è una raccolta di alberi decisionali che seguono il concetto di insacco. Quando passiamo da un albero decisionale all'albero decisionale successivo, in che modo le informazioni apprese dall'ultimo albero decisionale passano al successivo? Perché, secondo la mia comprensione, non esiste nulla come un modello addestrato che viene …

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Significato statistico (valore p) per il confronto di due classificatori rispetto all'AUC (media) ROC, sensibilità e specificità

Ho un set di test di 100 casi e due classificatori. Ho generato previsioni e calcolato AUC ROC, sensibilità e specificità per entrambi i classificatori. Domanda 1: Come posso calcolare il valore p per verificare se uno è significativamente migliore dell'altro rispetto a tutti i punteggi (ROC AUC, sensibilità, specificità)? …

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Come viene implementato il dropout spaziale in 2D?

Questo è con riferimento al documento Localizzazione efficiente degli oggetti utilizzando reti convoluzionali e da quello che ho capito il dropout è implementato in 2D. Dopo aver letto il codice di Keras su come viene implementato il Dropout 2D spaziale, in pratica viene implementata una maschera binaria casuale di forma …

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Ridimensionamento delle funzionalità e normalizzazione media

Sto seguendo il corso di apprendimento automatico di Andrew Ng e non sono riuscito a ottenere la risposta corretta a questa domanda dopo diversi tentativi. Aiutate cortesemente a risolvere questo problema, anche se ho superato il livello. Supponiamo che studenti abbiano frequentato un corso e che il corso abbia avuto …

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