Statistiche e Big Data machine-learning

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Come calcolare la precisione / richiamo per la classificazione multiclasse-multilabel?

Mi chiedo come calcolare la precisione e richiamare le misure per la classificazione multilabel multiclasse, vale a dire la classificazione in cui vi sono più di due etichette e dove ogni istanza può avere più etichette?

72 machine-learning classification precision-recall multi-class

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La distanza euclidea di solito non è buona per i dati sparsi?

Ho visto da qualche parte che le distanze classiche (come la distanza euclidea) diventano debolmente discriminanti quando abbiamo dati multidimensionali e radi. Perché? Hai un esempio di due vettori di dati sparsi in cui la distanza euclidea non funziona bene? In questo caso quale somiglianza dovremmo usare?

72 machine-learning clustering data-mining sparse euclidean

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Risoluzione dei parametri di regressione in discesa a forma chiusa vs gradiente

Nel corso di machine learning di Andrew Ng , introduce la regressione lineare e la regressione logistica e mostra come adattare i parametri del modello usando la discesa del gradiente e il metodo di Newton. So che la discesa gradiente può essere utile in alcune applicazioni dell'apprendimento automatico (ad esempio, …

71 regression machine-learning logistic gradient-descent

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Competenze difficili da trovare negli studenti di macchine?

Sembra che il data mining e l'apprendimento automatico siano diventati così popolari che ora quasi tutti gli studenti CS conoscono classificatori, clustering, PNL statistica ... ecc. Quindi, al giorno d'oggi, non è difficile trovare minatori di dati. La mia domanda è: quali sono le competenze che un data mining potrebbe …

71 machine-learning data-mining

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Quale algoritmo dovrei usare per rilevare anomalie nelle serie temporali?

sfondo Sto lavorando in Network Operations Center, monitoriamo i sistemi informatici e le loro prestazioni. Una delle metriche chiave da monitorare è un numero di visitatori / clienti attualmente connessi ai nostri server. Per renderlo visibile, noi (team Ops) raccogliamo metriche come dati di serie temporali e tracciamo grafici. La …

70 machine-learning time-series python computational-statistics anomaly-detection

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Come dividere il set di dati per la validazione incrociata, la curva di apprendimento e la valutazione finale?

Qual è una strategia appropriata per suddividere il set di dati? Chiedo feedback sul seguente approccio (non sui singoli parametri come test_sizeo n_iter, ma se usato X, y, X_train, y_train, X_test, e y_testin modo appropriato e se la sequenza senso): (estendendo questo esempio dalla documentazione di scikit-learn) 1. Caricare il …

70 machine-learning cross-validation python scikit-learn

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Come ottimizzare gli iperparametri degli alberi xgboost?

Ho una classe di dati sbilanciati e voglio sintonizzare gli iperparametri della treccia potenziata usando xgboost. Domande Esiste un equivalente di gridsearchcv o randomsearchcv per xgboost? In caso contrario, qual è l'approccio raccomandato per ottimizzare i parametri di xgboost?

69 machine-learning cross-validation xgboost boosting

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La selezione delle variabili per la modellazione predittiva è davvero necessaria nel 2016?

Questa domanda è stata posta sul CV alcuni anni fa, sembra ripubblicare alla luce di 1) ordine di grandezza migliore tecnologia informatica (ad es. Calcolo parallelo, HPC ecc.) E 2) tecniche più recenti, ad es. [3]. Innanzitutto, un po 'di contesto. Supponiamo che l'obiettivo non sia il test delle ipotesi, …

68 machine-learning modeling feature-selection model-selection prediction

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Modo corretto di utilizzare la rete neurale ricorrente per l'analisi delle serie storiche

Le reti neurali ricorrenti differiscono da quelle "normali" per il fatto che hanno un livello di "memoria". A causa di questo livello, le NN ricorrenti dovrebbero essere utili nella modellazione di serie temporali. Tuttavia, non sono sicuro di aver capito correttamente come usarli. Diciamo che ho le seguenti serie temporali …

67 time-series machine-learning neural-networks

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Cosa rende il kernel gaussiano così magico per PCA e anche in generale?

Stavo leggendo del kernel PCA ( 1 , 2 , 3 ) con kernel gaussiani e polinomiali. In che modo il kernel gaussiano separa apparentemente eccezionalmente bene qualsiasi tipo di dati non lineari? Si prega di fornire un'analisi intuitiva, oltre a una matematicamente coinvolta, se possibile. Qual è una proprietà …

67 machine-learning pca svm kernel-trick

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Funzione Softmax vs Sigmoid nel classificatore logistico?

Cosa decide la scelta della funzione (Softmax vs Sigmoid) in un classificatore logistico? Supponiamo che ci siano 4 classi di output. Ciascuna delle funzioni di cui sopra fornisce le probabilità che ciascuna classe sia l'output corretto. Quindi quale prendere per un classificatore?

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Qual è la differenza tra una rete neurale e una rete di credenze profonde?

Ho l'impressione che quando le persone si riferiscono a una rete di "convinzioni profonde" si tratti sostanzialmente di una rete neurale ma di dimensioni molto grandi. È corretto o una rete di credenze profonde implica anche che l'algoritmo stesso è diverso (ovvero, nessuna rete neurale feed forward ma forse qualcosa …

62 machine-learning neural-networks deep-learning deep-belief-networks

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Perché solo tre partizioni? (formazione, validazione, test)

Quando si tenta di adattare i modelli a un set di dati di grandi dimensioni, il consiglio comune è quello di suddividere i dati in tre parti: formazione, convalida e set di dati di test. Questo perché i modelli di solito hanno tre "livelli" di parametri: il primo "parametro" è …

61 machine-learning model-selection data-mining

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Come e perché funzionano la normalizzazione e il ridimensionamento delle funzionalità?

Vedo che molti algoritmi di machine learning funzionano meglio con la cancellazione media e l'equalizzazione della covarianza. Ad esempio, le reti neurali tendono a convergere più velocemente e K-Means generalmente fornisce un clustering migliore con funzionalità pre-elaborate. Non vedo l'intuizione dietro questi passaggi di pre-elaborazione che portano a prestazioni migliori. …

61 machine-learning neural-networks covariance normalization

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Come posso aiutare a garantire che i dati dei test non finiscano nei dati di addestramento?

Supponiamo di avere qualcuno che sta costruendo un modello predittivo, ma che qualcuno non sia necessariamente esperto di principi statistici o di apprendimento automatico adeguati. Forse stiamo aiutando quella persona mentre stanno imparando, o forse quella persona sta usando una sorta di pacchetto software che richiede una conoscenza minima da …

60 machine-learning classification predictive-models cross-validation out-of-sample

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