Statistiche e Big Data machine-learning

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Quando non utilizzare la convalida incrociata?

Mentre leggo il sito, la maggior parte delle risposte suggerisce che la validazione incrociata dovrebbe essere fatta negli algoritmi di machine learning. Tuttavia, mentre stavo leggendo il libro "Capire l'apprendimento automatico", ho visto che esiste un esercizio che a volte è meglio non usare la convalida incrociata. Sono veramente confuso. …

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È il teorema del contrasto relativo di Beyer et al. articolo: "Sul comportamento sorprendente delle metriche di distanza nello spazio ad alta dimensione" fuorviante?

Questo è citato molto spesso quando si parla della maledizione della dimensionalità e va (formula a destra chiamata contrasto relativo) limd→∞var(||Xd||kE[||Xd||k])=0,then:Dmaxkd−DminkdDminkd→0limd→∞var(||Xd||kE[||Xd||k])=0,then:Dmaxdk−DmindkDmindk→0 \lim_{d\rightarrow \infty} \text{var} \left(\frac{||X_d||_k}{E[||X_d||_k]} \right) = 0, \text{then}: \frac{D_{\max^{k}_{d}} - D_{\min^{k}_{d}}}{D_{\min^{k}_{d}}} \rightarrow 0 Il risultato del teorema mostra che la differenza tra le distanze massima e minima rispetto a …

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Perché i risultati della mia foresta casuale sono così variabili?

Sto cercando di testare la capacità della foresta casuale di classificare i campioni tra 2 gruppi; Esistono 54 campioni e un numero variabile di variabili utilizzate per la classificazione. Mi chiedevo perché le stime out-of-bag (OOB) possano variare fino al 5% l'una dall'altra anche quando sto usando 50.000 alberi? È …

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Cosa significano gli statistici quando dicono che non capiamo veramente come funziona il LASSO (regolarizzazione)?

Di recente ho avuto alcuni colloqui statistici sul Lazo (regolarizzazione) e un punto che continua a emergere è che non capiamo davvero perché il Lazo funzioni o perché funzioni così bene. Mi chiedo a cosa si riferisca questa affermazione. Ovviamente capisco perché il Lazo funziona tecnicamente, prevenendo l'eccessivo adattamento mediante …

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Cosa giustifica questo calcolo della derivata di una funzione matrice?

Nel corso di machine learning di Andrew Ng, usa questa formula: ∇UNt r ( A B ATC) = CA B + CTA BT∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT\nabla_A tr(ABA^TC) = CAB + C^TAB^T e fa una rapida prova che è mostrata di seguito: ∇UNt r ( A B ATC)= ∇UNt r ( f( A ) …

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differenza tra rete neurale e apprendimento profondo

In termini di differenza tra la rete neurale e il deep learning, possiamo elencare diversi elementi, come sono inclusi più livelli, un set di dati di massa, un potente hardware per rendere possibile l'addestramento di modelli complicati. Oltre a questi, ci sono spiegazioni più dettagliate riguardo alla differenza tra NN …

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I modelli grafici e le macchine Boltzmann sono matematicamente correlati?

Sebbene abbia effettivamente programmato alcune macchine Boltzmann in una lezione di fisica, non ho familiarità con la loro caratterizzazione teorica. Al contrario, conosco una modesta quantità della teoria dei modelli grafici (sui primi capitoli del libro Graphical Models di Lauritzen ). Domanda: esiste una relazione significativa tra i modelli grafici …

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Perché il punteggio f beta definisce la beta in questo modo?

Questo è il punteggio F beta: Fβ= ( 1 + β2) ⋅ p r e c i s i o n ⋅ r e c a l l( β2⋅ p r e c i s i o n ) + r e c a l lFβ=(1+β2)⋅precision⋅recall(β2⋅precision)+recallF_\beta = (1 + \beta^2) …

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È possibile formare una rete neurale per disegnare un'immagine in un certo stile?

È possibile formare una rete neurale per disegnare un'immagine in un certo stile? (Quindi prende un'immagine e la ridisegna in uno stile per cui è stata addestrata.) Esiste una tecnologia approvata per questo genere di cose? Conosco l'algoritmo DeepArt. È utile riempire l'immagine principale con un certo motivo (ad esempio …

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Le reti neurali di solito impiegano un po 'di tempo a "calciare" durante l'allenamento?

Sto cercando di formare una rete neurale profonda per la classificazione, usando la propagazione posteriore. In particolare, sto usando una rete neurale convoluzionale per la classificazione delle immagini, usando la libreria Tensor Flow. Durante l'allenamento, sto sperimentando uno strano comportamento e mi chiedo solo se questo è tipico o se …

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Matrice inversa di covarianza vs matrice di covarianza in PCA

Nella PCA, fa differenza se scegliamo i componenti principali della matrice di covarianza inversa O se lasciamo cadere gli autovettori della matrice di covarianza corrispondenti a grandi autovalori? Questo è legato alla discussione in questo post .

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Prevenire Pareto ha smesso di campionare l'importanza (PSIS-LOO)

Di recente ho iniziato a utilizzare Pareto per semplificare l'importanza del campionamento con convalida incrociata (PSIS-LOO), descritto in questi documenti: Vehtari, A., & Gelman, A. (2015). Pareto ha livellato il campionamento di importanza. prestampa arXiv ( collegamento ). Vehtari, A., Gelman, A., e Gabry, J. (2016). Pratica valutazione del modello …

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Casi d'uso SVB RBF (vs regressione logistica e foresta casuale)

Support Vector Machines con kernel con funzione di base radiale è un classificatore supervisionato per scopi generici. Mentre conosco le basi teoriche di questi SVM e i loro punti di forza, non sono a conoscenza dei casi in cui sono il metodo preferito. Quindi, esiste una classe di problemi per …

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Perché il softmax è usato per rappresentare una distribuzione di probabilità?

Nella letteratura dell'apprendimento automatico, per rappresentare una distribuzione di probabilità, viene spesso utilizzata la funzione softmax. C'è una ragione per questo? Perché non viene utilizzata un'altra funzione?

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Cosa si intende per PCA preservando solo grandi distanze a coppie?

Attualmente sto leggendo la tecnica di visualizzazione t-SNE ed è stato menzionato che uno degli svantaggi dell'utilizzo dell'analisi dei componenti principali (PCA) per la visualizzazione di dati ad alta dimensione è che conserva solo grandi distanze a coppie tra i punti. I punti di significato che sono distanti nello spazio …

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