Statistiche e Big Data machine-learning

4

Richiamo e precisione nella classificazione

Ho letto alcune definizioni di richiamo e precisione, anche se è sempre nel contesto del recupero delle informazioni. Mi chiedevo se qualcuno potesse spiegarlo un po 'di più in un contesto di classificazione e forse illustrare alcuni esempi. Ad esempio, ho un classificatore binario che mi dà una precisione del …

40 machine-learning metric

4

In che modo la funzione di attivazione rettilinea risolve il problema del gradiente evanescente nelle reti neurali?

Ho trovato l'unità lineare rettificata (ReLU) elogiata in diversi punti come soluzione al problema del gradiente di fuga per le reti neurali. Cioè, si usa max (0, x) come funzione di attivazione. Quando l'attivazione è positiva, è ovvio che è meglio, per esempio, della funzione di attivazione sigmoidea, poiché la …

40 machine-learning neural-networks deep-learning gradient-descent

2

Misure di importanza variabile nelle foreste casuali

Ho giocato con foreste casuali per la regressione e ho difficoltà a capire esattamente cosa significano le due misure di importanza e come dovrebbero essere interpretate. La importance()funzione fornisce due valori per ogni variabile: %IncMSEe IncNodePurity. Esistono interpretazioni semplici per questi 2 valori? In IncNodePurityparticolare, questo è semplicemente l'importo che …

40 r machine-learning random-forest importance

7

Normalizzazione e standardizzazione dei dati nelle reti neurali

Sto cercando di prevedere il risultato di un sistema complesso che utilizza reti neurali (ANN). I valori di risultato (dipendenti) vanno da 0 a 10.000. Le diverse variabili di input hanno intervalli diversi. Tutte le variabili hanno distribuzioni approssimativamente normali. Considero diverse opzioni per ridimensionare i dati prima dell'allenamento. Un'opzione …

40 machine-learning neural-networks multidimensional-scaling

5

LDA vs word2vec

Sto cercando di capire cos'è la somiglianza tra Allocazione latente di Dirichlet e word2vec per calcolare la somiglianza delle parole. A quanto ho capito, LDA associa le parole a un vettore di probabilità di argomenti latenti , mentre word2vec le associa a un vettore di numeri reali (relativi alla scomposizione …

39 machine-learning self-study natural-language latent-variable word2vec

6

Perché ricevo un albero decisionale con un'accuratezza del 100%?

Sto ottenendo una precisione del 100% per il mio albero decisionale. Che cosa sto facendo di sbagliato? Questo è il mio codice: import pandas as pd import json import numpy as np import sklearn import matplotlib.pyplot as plt data = np.loadtxt("/Users/Nadjla/Downloads/allInteractionsnum.csv", delimiter=',') x = data[0:14] y = data[-1] from sklearn.cross_validation …

38 machine-learning python cart accuracy

3

Linee guida per selezionare gli iperparametri in Deep Learning

Sto cercando un documento che possa aiutare a fornire una guida su come scegliere gli iperparametri di un'architettura profonda, come gli encoder automatici impilati o le reti di credenze profonde. Ci sono molti iperparametri e sono molto confuso su come sceglierli. Anche l'uso della convalida incrociata non è un'opzione poiché …

38 machine-learning deep-learning deep-belief-networks hyperparameter

3

Apprendimento online vs offline?

Qual è la differenza tra apprendimento offline e online ? È solo una questione di apprendimento sull'intero set di dati (offline) rispetto all'apprendimento incrementale (un'istanza alla volta)? Quali sono esempi di algoritmi utilizzati in entrambi?

38 machine-learning online

4

Qual è l'invarianza della traduzione nella visione artificiale e nella rete neurale convoluzionale?

Non ho un background di visione artificiale, eppure quando leggo alcuni articoli e documenti relativi all'elaborazione delle immagini e alle reti neurali convoluzionali, devo costantemente affrontare il termine translation invariance, o translation invariant. O ho letto molto che l'operazione di convoluzione prevede translation invariance? !! Cosa significa questo? Io stesso …

38 machine-learning conv-neural-network convolution computer-vision

3

Quali sono le differenze tra 'epoch', 'batch' e 'minibatch'?

Per quanto ne so, quando adotto la Discendenza gradiente stocastica come algoritmo di apprendimento, qualcuno usa "epoca" per il set di dati completo e "batch" per i dati utilizzati in una singola fase di aggiornamento, mentre un altro usa rispettivamente "batch" e "minibatch" e gli altri usano "epoca" e "minibatch". …

38 machine-learning

3

Varianza delle stime di convalida incrociata di

TL, DR: sembra che, contrariamente ai consigli spesso ripetuti, convalida incrociata una tantum (LOO-CV) - cioèKKK -piega CV conKKK (il numero di pieghe) uguale aNNN (il numero di osservazioni di addestramento) - fornisce stime dell'errore di generalizzazione che sono le meno variabili per qualsiasiKKK , non la più variabile, assumendo …

37 regression machine-learning variance cross-validation predictive-models

6

Migliora la classificazione con molte variabili categoriali

Sto lavorando a un set di dati con oltre 200.000 campioni e circa 50 funzioni per campione: 10 variabili continue e le altre ~ 40 sono variabili categoriali (paesi, lingue, campi scientifici ecc.). Per queste variabili categoriche, hai ad esempio 150 paesi diversi, 50 lingue, 50 campi scientifici ecc ... …

37 machine-learning classification categorical-data random-forest many-categories

4

Un solido background in matematica è un requisito totale per ML?

Sto iniziando a voler far avanzare le mie competenze e sono sempre stato affascinato dall'apprendimento automatico. Tuttavia, sei anni fa, invece di perseguire questo, ho deciso di prendere una laurea completamente indipendente dall'informatica. Sto sviluppando software e applicazioni da circa 8-10 anni, quindi ho una buona padronanza ma non riesco …

37 machine-learning references mathematical-statistics

3

Applicazione di metodi di apprendimento automatico nei siti Web StackExchange

Ho un corso di Machine Learning questo semestre e il professore ci ha chiesto di trovare un problema del mondo reale e risolverlo con uno dei metodi di machine learning introdotti in classe, come: Alberi decisionali Reti neurali artificiali Supportare macchine vettoriali Apprendimento basato sull'istanza ( kNN , LWL ) …

37 machine-learning

2

Se solo la previsione è interessante, perché usare il lazo sulla cresta?

A pagina 223 in Un'introduzione all'apprendimento statistico , gli autori sintetizzano le differenze tra regressione della cresta e lazo. Forniscono un esempio (Figura 6.9) di quando "il lazo tende a sovraperformare la regressione della cresta in termini di distorsione, varianza e MSE". Capisco perché il lazo può essere desiderabile: si …

37 machine-learning prediction lasso regularization ridge-regression

Domande taggate «machine-learning»