Statistiche e Big Data machine-learning

3

ImageNet: cosa significa l'errore cinque principali?

Uno dei metodi di valutazione per il concorso ImageNet (classificare immagini di 1.000 categorie) è l'errore top-5, cosa significa? Vedi: http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/

9 machine-learning classification computer-vision

2

Come dimostrare che l'assunto molteplice è corretto?

Nell'apprendimento automatico, si presume spesso che un set di dati si trovi su una varietà liscia a bassa dimensione (il presupposto della varietà), ma esiste un modo per dimostrare che presupponendo che determinate condizioni siano soddisfatte, allora il set di dati è effettivamente (approssimativamente) generato da una varietà liscia a …

9 machine-learning dimensionality-reduction manifold-learning

2

Clustering di dati rumorosi o con valori anomali

Ho un dato rumoroso di due variabili come questa. x1 <- rep(seq(0,1, 0.1), each = 3000) set.seed(123) y1 <- rep (c(0.2, 0.8, 0.3, 0.9, 0.65, 0.35,0.7,0.1,0.25, 0.3, 0.95), each = 3000) set.seed(1234) e1 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1223) e2 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1334) yn <- rnorm(20000, 0.5,0.9) set.seed(2344) xn <- rnorm(20000, …

9 r machine-learning clustering

2

Come trovare valori ottimali per i parametri di ottimizzazione nel potenziamento degli alberi?

Mi rendo conto che ci sono 3 parametri di ottimizzazione nel modello degli alberi esaltanti, ad es il numero di alberi (numero di iterazioni) parametro di restringimento numero di divisioni (dimensioni di ciascun albero costituente) La mia domanda è: per ciascuno dei parametri di ottimizzazione, come devo trovare il suo …

9 machine-learning cross-validation computational-statistics boosting gbm

4

Come si fa l'apprendimento automatico multivariato? (prevedere più variabili dipendenti)

Sto cercando di prevedere gruppi di articoli che qualcuno acquisterà ... cioè, ho più variabili dipendenti dal colore. Anziché creare 7 modelli indipendenti per prevedere la probabilità che qualcuno acquisti ciascuno dei 7 articoli e quindi combinare i risultati, quali metodi devo esaminare per avere un modello che tenga conto …

9 r machine-learning multivariate-analysis

1

Quando una regola di punteggio appropriata rappresenta una migliore stima della generalizzazione in un contesto di classificazione?

Un approccio tipico alla risoluzione di un problema di classificazione consiste nell'identificare una classe di modelli candidati e quindi eseguire la selezione del modello utilizzando una procedura come la convalida incrociata. In genere si seleziona il modello con la massima precisione o alcune funzioni correlate che codificano le informazioni specifiche …

9 machine-learning model-selection error scoring-rules

2

Accoppiamento delle informazioni sulle serie temporali da fonti con più risoluzioni / scale spaziali

Ho molte immagini raster satellitari disponibili da diversi sensori. Da questi, quelli più grossolani hanno una risoluzione temporale molto abbondante. I raster di media risoluzione tendono ad avere meno date di acquisizione ma sono ancora disponibili alcune informazioni. Le risoluzioni più fini hanno una risoluzione temporale molto bassa, che va …

9 time-series machine-learning predictive-models multivariate-regression

1

Modello nascosto di Markov per la previsione degli eventi

Domanda : L'installazione di seguito è un'implementazione ragionevole di un modello di Markov nascosto? Ho un set di dati di 108,000osservazioni (prese nel corso di 100 giorni) e approssimativamente 2000eventi durante l'intero arco di osservazione. I dati assomigliano alla figura seguente in cui la variabile osservata può assumere 3 valori …

9 time-series machine-learning predictive-models markov-chain hidden-markov-model

6

Quali algoritmi di apprendimento automatico possono essere ridimensionati usando hadoop / map-ridurre

Al giorno d'oggi, gli algoritmi di apprendimento automatico scalabile sembrano ronzare. Ogni azienda gestisce a dir poco big data . Esiste un libro di testo che discute quali algoritmi di apprendimento automatico possono essere ridimensionati usando architetture parallele come Map-Reduce e quali algoritmi non possono? O alcuni documenti pertinenti?

9 machine-learning large-data

3

LDA vs. perceptron

Sto cercando di capire come si adatta l'LDA ad altre tecniche di apprendimento supervisionato. Ho già letto alcuni dei post in stile LDA su LDA. Conosco già il percettrone, ma sto solo imparando la LDA ora. In che modo la LDA si adatta alla famiglia di algoritmi di apprendimento supervisionato? …

9 machine-learning classification discriminant-analysis supervised-learning

1

R / caret: set di treni e test vs. convalida incrociata?

Questa potrebbe essere forse una domanda sciocca, ma quando si genera un modello con cursore e si usa qualcosa di simile LOOCVo (ancora di più al punto) LGOCV, qual è il vantaggio di dividere i dati in set di treni e test se questo è essenzialmente ciò che la fase …

9 r machine-learning cross-validation caret

2

In che modo un precedente uniforme porta alle stesse stime dalla massima probabilità e modalità del posteriore?

Sto studiando diversi metodi di stima puntuale e leggo che quando si utilizzano stime MAP vs ML, quando si usa un "precedente uniforme", le stime sono identiche. Qualcuno può spiegare cos'è un precedente "uniforme" e fornire alcuni (semplici) esempi di quando gli stimatori MAP e ML sarebbero gli stessi?

9 machine-learning probability bayesian estimation maximum-likelihood

1

Teoria dell'apprendimento statistico VS teoria dell'apprendimento computazionale?

Quali relazioni e differenze ci sono tra la teoria dell'apprendimento statistico e la teoria dell'apprendimento computazionale ? Riguardano lo stesso argomento? Risolvi gli stessi problemi e usi gli stessi metodi? Ad esempio, il primo afferma che è la teoria della predizione (regressione, classificazione, ...).

9 machine-learning statistical-learning artificial-intelligence

1

Utilizzo di strumenti di elaborazione del testo / elaborazione del linguaggio naturale per l'econometria

Non sono sicuro che questa domanda sia completamente appropriata qui, in caso contrario, si prega di eliminare. Sono uno studente laureato in economia. Per un progetto che indaga questioni relative alle assicurazioni sociali, ho accesso a un gran numero di casi amministrativi (> 200.000) che si occupano di valutazioni di …

9 machine-learning data-mining econometrics text-mining natural-language

2

Utilizzo dell'algoritmo EM per il collegamento dei record

Sono interessato a collegare record tra 2 set di dati per nome, cognome e anno di nascita. Potrebbe essere fattibile con l'algoritmo EM, e se sì, come? Considera il seguente record nel 1 ° esempio: Carl McCarthy, 1967. Cercherò tutti i record nel secondo set di dati e assegnerò una …

9 machine-learning stata expectation-maximization record-linkage perl

Domande taggate «machine-learning»