Domande taggate «pac-learning»

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Le due culture: statistica vs. apprendimento automatico?
L'anno scorso ho letto un post sul blog di Brendan O'Connor intitolato "Statistiche contro apprendimento automatico, lotta!" che ha discusso alcune delle differenze tra i due campi. Andrew Gelman ha risposto favorevolmente a questo : Simon Blomberg: Dal pacchetto fortune di R: Per parafrasare in modo provocatorio, "l'apprendimento automatico è …



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Qual è l'idea "fondamentale" dell'apprendimento automatico per la stima dei parametri?
L'idea "fondamentale" delle statistiche per la stima dei parametri è la massima probabilità . Mi chiedo quale sia l'idea corrispondente nell'apprendimento automatico. Qn 1. Sarebbe corretto affermare che l'idea "fondamentale" dell'apprendimento automatico per la stima dei parametri è: "Funzioni di perdita" [Nota: la mia impressione è che gli algoritmi di …


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Quali sono le alternative alla dimensione VC per misurare la complessità delle reti neurali?
Mi sono imbattuto in alcuni modi di base per misurare la complessità delle reti neurali: Ingenuo e informale: conta il numero di neuroni, neuroni nascosti, strati o strati nascosti Dimensione VC (Eduardo D. Sontag [1998] "Dimensione VC delle reti neurali" [ pdf ].) Una complessità computazionaleTC0dTCd0TC^0_d granulare e asintotica misura …



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Calcola la curva ROC per i dati
Quindi, ho 16 prove in cui sto cercando di autenticare una persona da un tratto biometrico usando Hamming Distance. La mia soglia è impostata su 3,5. I miei dati sono di seguito e solo la versione di prova 1 è un vero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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