Statistiche e Big Data machine-learning

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Cosa si intende per vicinanza nelle foreste casuali?

Mi sono imbattuto nel termine prossimità in foreste casuali. Ma non riuscivo a capire cosa facesse nelle foreste casuali. In che modo aiuta a fini di classificazione?

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Qual è il significato degli assi in t-SNE?

Attualmente sto cercando di avvolgere la mia testa attorno alla matematica t-SNE . Sfortunatamente, c'è ancora una domanda a cui non posso rispondere in modo soddisfacente: qual è il significato effettivo degli assi in un grafico t-SNE? Se dovessi fare una presentazione su questo argomento o includerlo in qualsiasi pubblicazione: …

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Forma matrice di backpropagation con normalizzazione batch

La normalizzazione in lotti è stata accreditata con sostanziali miglioramenti delle prestazioni nelle reti neurali profonde. Un sacco di materiale su Internet mostra come implementarlo su una base di attivazione per attivazione. Ho già implementato il backprop usando l'algebra della matrice e dato che sto lavorando in linguaggi di alto …

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La regressione lineare è obsoleta? [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 2 anni fa . Sono attualmente in una classe di regressione lineare, ma non riesco …

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L'ottimizzazione della PCA è convessa?

La funzione oggettiva dell'analisi dei componenti principali (PCA) è ridurre al minimo l'errore di ricostruzione nella norma L2 (vedere la sezione 2.12 qui . Un'altra visione sta cercando di massimizzare la varianza sulla proiezione. Abbiamo anche un post eccellente qui: qual è la funzione oggettiva della PCA ? ). La …

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Le competizioni di Kaggle sono state vinte per caso?

Le competizioni Kaggle determinano le classifiche finali in base a un set di prove disputato. Un set di test tenuto fuori è un campione; potrebbe non essere rappresentativo della popolazione modellata. Dato che ogni invio è come un'ipotesi, l'algoritmo che ha vinto la competizione potrebbe, per caso, aver finito per …

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Perché utilizziamo PCA per accelerare gli algoritmi di apprendimento quando potremmo semplicemente ridurre il numero di funzionalità?

In un corso di apprendimento automatico, ho imparato che un uso comune di PCA ( Principal Component Analysis ) è quello di accelerare altri algoritmi di apprendimento automatico. Ad esempio, immagina di allenare un modello di regressione logistica. Se hai un set di addestramento per i da 1 a n …

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Cosa sono le regolarità e la regolarizzazione?

Sento sempre più queste parole mentre studio l'apprendimento automatico. In effetti, alcune persone hanno vinto la medaglia Fields lavorando su regolarità di equazioni. Quindi, immagino che questo sia un termine che va dalla fisica statistica / matematica all'apprendimento automatico. Naturalmente, un certo numero di persone a cui ho chiesto non …

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Come sapere se una curva di apprendimento del modello SVM soffre di parzialità o varianza?

Ho creato questa curva di apprendimento e voglio sapere se il mio modello SVM soffre di parzialità o varianza? Come posso concludere questo da questo grafico?

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Come ottimizzare (in modo sistematico) il tasso di apprendimento con la Discesa del gradiente come ottimizzatore?

Un estraneo al campo ML / DL; ha iniziato il corso Udacity Deep Learning basato su Tensorflow; fare l'incarico 3 problema 4; cercando di ottimizzare la frequenza di apprendimento con la seguente configurazione: Dimensione del lotto 128 Numero di passaggi: sufficiente per riempire 2 epoche Dimensioni degli strati nascosti: 1024, …

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Quando è adatta la regressione logistica?

Attualmente sto insegnando a me stesso come fare la classificazione, e in particolare sto esaminando tre metodi: supportare macchine vettoriali, reti neurali e regressione logistica. Quello che sto cercando di capire è il motivo per cui la regressione logistica avrebbe mai funzionato meglio degli altri due. Dalla mia comprensione della …

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Tradurre il problema dell'apprendimento automatico in un quadro di regressione

Supponiamo che io abbia un pannello di variabili esplicative , per , , nonché un vettore di variabili binarie dipendenti dal risultato . Quindi Y viene osservato solo nell'ultima volta T e non in qualsiasi momento precedente. Il caso del tutto generale è avere più X_ {ijt} per j = …

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Quale algoritmo posso usare per trovare correlazioni tra eventi?

Sono nuovo di apprendimento automatico, quindi sto cercando di trovare un po 'di letteratura, ma non sono nemmeno sicuro di cosa per Google. I miei dati sono nel seguente formato: User A performs Action P User B performs Action Q User C performs Action R ... User C performs Action …

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L'apprendimento automatico automatizzato è un sogno?

Quando scopro l'apprendimento automatico vedo diverse tecniche interessanti come: sintonizza automaticamente algoritmi con tecniche come grid search, ottenere risultati più precisi attraverso la combinazione di diversi algoritmi dello stesso "tipo", quella boosting, ottenere risultati più precisi attraverso la combinazione di diversi algoritmi (ma non lo stesso tipo di algoritmi), che …

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Perché le persone non usano RBF più profondi o RBF in combinazione con MLP?

Quindi, quando guardo le reti neurali con funzione di base radiale, ho notato che le persone raccomandano sempre e solo l'uso di 1 strato nascosto, mentre con le reti neurali percettrici multistrato più strati sono considerati migliori. Dato che le reti RBF possono essere addestrate con la versione della propagazione …

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