Statistiche e Big Data machine-learning

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Limitate macchine Boltzmann per la regressione?

Sto seguendo la domanda che avevo posto in precedenza sugli RBM . Vedo molta letteratura che li descrive, ma nessuno che in realtà parla di regressione (nemmeno di classificazione con dati etichettati). Ho la sensazione che sia usato solo per dati senza etichetta. Ci sono risorse per gestire la regressione? …

13 regression machine-learning classification neural-networks

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Trovare le migliori caratteristiche nei modelli di interazione

Ho un elenco di proteine con i loro valori caratteristici. Una tabella di esempio è simile alla seguente: ...............Feature1...Feature2...Feature3...Feature4 Protein1 Protein2 Protein3 Protein4 Le righe sono proteine e le colonne sono caratteristiche. Ho anche un elenco di proteine che interagiscono pure; per esempio Protein3, Protein4 Protein1, Protein2 Protein4, Protein1 Problema …

13 machine-learning statistical-significance feature-selection networks

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Problemi con e1071 libsvm?

Ho un set di dati con due classi sovrapposte, sette punti in ogni classe, i punti sono nello spazio bidimensionale. In R, e sto correndo svmdal e1071pacchetto per creare un hyperplane di separazione per queste classi. Sto usando il seguente comando: svm(x, y, scale = FALSE, type = 'C-classification', kernel …

13 r machine-learning svm libsvm e1071

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Perché le funzionalità derivate vengono utilizzate nelle reti neurali?

Ad esempio, si vuole prevedere i prezzi delle case e avere due caratteristiche di input: la lunghezza e la larghezza della casa. A volte, si includono anche funzioni di input polinomiali "derivate", come area, che è lunghezza * larghezza. 1) Qual è lo scopo di includere funzionalità derivate? Una rete …

13 machine-learning neural-networks

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In che modo Kinect utilizza foreste casuali?

Ho letto su questo sito che apparentemente Kinect utilizza l' algoritmo di foreste casuali per l'apprendimento automatico in qualche modo. Qualcuno può spiegare a cosa serve le foreste casuali e come funziona il loro approccio?

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Raccomandazione per un libro sui sistemi di raccomandazione

Puoi consigliare un libro con buone informazioni che possono essere applicate allo sviluppo di un sistema di raccomandazione?

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È possibile utilizzare la macchina vettoriale di supporto in dati di grandi dimensioni?

Con la conoscenza limitata che ho su SVM, è buono per una matrice di dati breve e grassa (molte funzionalità e non troppe istanze), ma non per i big data.XXX Capisco una ragione è che la Kernel Matrix è una matrice n × n in cui, n è il numero …

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In generale, fare inferenza è più difficile che fare previsioni?

La mia domanda viene dal seguente fatto. Ho letto post, blog, lezioni e libri sull'apprendimento automatico. La mia impressione è che i professionisti dell'apprendimento automatico sembrano essere indifferenti a molte cose a cui tengono gli statistici / econometrici. In particolare, i professionisti dell'apprendimento automatico enfatizzano l'accuratezza della previsione sull'inferenza. Uno …

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Collegamenti tra (d-prime) e AUC (Area Under the ROC Curve); i presupposti di base

Nell'apprendimento automatico possiamo usare l' area sotto la curva ROC (spesso abbreviata AUC o AUROC) per riassumere quanto bene un sistema può discriminare tra due categorie. Nella teoria del rilevamento del segnale spesso il (indice di sensibilità) viene utilizzato per uno scopo simile. I due sono strettamente collegati e credo …

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Scelta delle dimensioni minibatch appropriate per la discesa gradiente stocastica (SGD)

C'è qualche letteratura che esamina la scelta della dimensione del minibatch quando si esegue la discesa gradiente stocastica? Nella mia esperienza, sembra essere una scelta empirica, di solito trovata attraverso la convalida incrociata o usando varie regole empiriche. È una buona idea aumentare lentamente le dimensioni del minibatch man mano …

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Processi gaussiani: come utilizzare GPML per l'output multidimensionale

Esiste un modo per eseguire la regressione del processo gaussiana sull'output multidimensionale (possibilmente correlato) utilizzando GPML ? Nello script demo ho trovato solo un esempio 1D. Una domanda simile sul CV che affronta il caso di input multidimensionali. Ho esaminato il loro libro per vedere se riuscivo a trovare qualcosa. …

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Prova della vicinanza delle funzioni del kernel sotto un prodotto puntuale

Come posso dimostrare che il prodotto puntuale di due funzioni del kernel è una funzione del kernel?

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Cosa significa dimensione del kernel?

Quando le persone parlano di reti neurali, cosa significano quando dicono "dimensione del kernel"? I kernel sono funzioni di somiglianza, ma cosa dice sulla dimensione del kernel?

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Classificazione con etichette rumorose?

Sto cercando di formare una rete neurale per la classificazione, ma le etichette che ho sono piuttosto rumorose (circa il 30% delle etichette sono sbagliate). La perdita di entropia funziona davvero, ma mi chiedevo ci sono alternative più efficaci in questo caso? o la perdita di entropia incrociata è ottimale? …

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La rete neurale (ad es. Rete neurale convoluzionale) può avere pesi negativi?

È possibile avere pesi negativi (dopo epoche sufficienti) per reti neurali convoluzionali profonde quando si utilizza ReLU per tutti i livelli di attivazione?

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