Statystyki i duże zbiory danych machine-learning

2

Mam kilka ściśle powiązanych pytań dotyczących słabych uczniów uczących się w zespole (np. Przyspieszenie). Może to zabrzmieć głupio, ale jakie są zalety korzystania ze słabych w porównaniu z silnymi uczniami? (np. dlaczego nie wzmocnić za pomocą „silnych” metod uczenia się?) Czy istnieje jakaś „optymalna” siła dla słabych uczniów (np. Przy …

22 machine-learning boosting ensemble

3

Obsługuje regresję wektorową do przewidywania wielowymiarowych szeregów czasowych

Czy ktoś próbował przewidywać szeregi czasowe przy użyciu regresji wektorów pomocniczych? Rozumiem maszyny wektorów pomocniczych i częściowo rozumiem regresję wektorów pomocniczych, ale nie rozumiem, jak można ich użyć do modelowania szeregów czasowych, zwłaszcza szeregów czasowych na wielu odmianach. Próbowałem przeczytać kilka artykułów, ale są one na zbyt wysokim poziomie. Czy …

22 time-series machine-learning svm

9

Jak określić pewność prognozy sieci neuronowej?

Aby zilustrować moje pytanie, załóżmy, że mam zestaw treningowy, w którym sygnał wejściowy ma pewien poziom szumu, ale wynik nie, na przykład; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, 9.01, 12.10] : [3.0] tutaj …

22 regression machine-learning neural-networks confidence-interval prediction-interval

2

Kiedy powinniśmy dyskretyzować / bin ciągłe zmienne / funkcje niezależne, a kiedy nie?

Kiedy powinniśmy dyskretyzować / bin niezależne zmienne / cechy, a kiedy nie? Moje próby odpowiedzi na pytanie: Zasadniczo nie powinniśmy binować, ponieważ binowanie spowoduje utratę informacji. Binning faktycznie zwiększa stopień swobody modelu, więc możliwe jest spowodowanie nadmiernego dopasowania po binningu. Jeśli mamy model „dużej odchylenia”, binowanie może nie być złe, …

22 machine-learning continuous-data feature-construction binning

2

Czy wszystkie algorytmy uczenia maszynowego rozdzielają dane liniowo?

Jestem entuzjastą programowania i uczenia maszynowego. Zaledwie kilka miesięcy temu zacząłem uczyć się programowania maszynowego. Podobnie jak wielu, którzy nie mają ilościowego zaplecza naukowego, zacząłem również uczyć się o ML, majstrując przy algorytmach i zestawach danych w szeroko stosowanym pakiecie ML (Caret R). Jakiś czas temu czytałem blog, w którym …

22 machine-learning

2

Wybór optymalnej wartości alfa w elastycznej regresji logistycznej sieci

Wykonuję regresję logistyczną elastycznej sieci dla zestawu danych opieki zdrowotnej, używając glmnetpakietu w R, wybierając wartości lambda na siatce od 0 do 1. Mój skrócony kod znajduje się poniżej:αα\alpha alphalist <- seq(0,1,by=0.1) elasticnet <- lapply(alphalist, function(a){ cv.glmnet(x, y, alpha=a, family="binomial", lambda.min.ratio=.001) }) for (i in 1:11) {print(min(elasticnet[[i]]$cvm))} która wyprowadza średni …

22 machine-learning cross-validation glmnet elastic-net

3

Dlaczego Lars i Glmnet oferują różne rozwiązania problemu Lasso?

Chcę lepiej zrozumieć pakiety R Larsi Glmnetużywane do rozwiązania problemu Lasso: (dla zmiennych i próbek , patrz www.stanford.edu/~hastie/Papers/glmnet.pdf na stronie 3)m i n( β0β) ∈ Rp + 1[ 12)N.∑ja = 1N.( yja- β0- xT.jaβ)2)+ λ | |β| |l1]mjan(β0β)∈Rp+1[12)N.∑ja=1N.(yja-β0-xjaT.β)2)+λ||β||l1]min_{(\beta_0 \beta) \in R^{p+1}} \left[\frac{1}{2N}\sum_{i=1}^{N}(y_i-\beta_0-x_i^T\beta)^2 + \lambda||\beta ||_{l_{1}} \right]pppN.N.N Dlatego zastosowałem je oba …

22 r regression machine-learning lasso regularization

8

Wykonywanie grupowania K-średnich (lub jego bliskich krewnych) za pomocą macierzy odległości, a nie danych punkt po cechach

Chcę wykonać K-oznacza grupowanie obiektów, które mam, ale obiekty te nie są opisywane jako punkty w przestrzeni, tj. Przez objects x featureszestaw danych. Jestem jednak w stanie obliczyć odległość między dowolnymi dwoma obiektami (jest ona oparta na funkcji podobieństwa). Pozbywam się macierzy odległości objects x objects. Wcześniej zaimplementowałem K-średnich, ale …

22 machine-learning clustering data-mining k-means distance

4

Jak zaprojektowałbyś system uczenia maszynowego do gry w Angry Birds?

Po zagraniu zbyt dużej ilości Angry Birds zacząłem obserwować własne strategie. Okazuje się, że opracowałem bardzo specyficzne podejście do uzyskania 3 gwiazdek na każdym poziomie. To sprawiło, że zastanawiałem się nad wyzwaniami związanymi z opracowaniem systemu uczenia maszynowego, który byłby w stanie grać w Angry Birds. Interakcja z grą i …

22 machine-learning reinforcement-learning

1

Upuszczenie jednej z kolumn podczas kodowania na gorąco

Rozumiem, że w uczeniu maszynowym może być problem, jeśli zestaw danych ma wysoce skorelowane funkcje, ponieważ skutecznie kodują te same informacje. Ostatnio ktoś zauważył, że gdy wykonujesz kodowanie na gorąco na zmiennej kategorialnej, masz skorelowane cechy, więc powinieneś upuścić jedną z nich jako „odniesienie”. Na przykład kodowanie płci jako dwóch …

22 regression machine-learning categorical-data discrete-data categorical-encoding

2

Ograniczona maszyna Boltzmanna: jak jest używana w uczeniu maszynowym?

Tło: Tak, Restricted Boltzmann Machine (RBM) MOŻE być użyty do zainicjowania obciążeń sieci neuronowej. MOŻE być również użyty w sposób „warstwa po warstwie” do zbudowania głębokiej sieci przekonań (to znaczy do trenowania tej warstwy na szczycie -tej warstwy, a następnie do trenowania warstwa na górze tej warstwy, spłucz i powtórz …

21 machine-learning neural-networks deep-learning deep-belief-networks rbm

4

Czy można wykorzystać algorytmy uczenia maszynowego lub uczenia głębokiego do „usprawnienia” procesu próbkowania techniki MCMC?

Opierając się na małej wiedzy, którą mam na temat metod MCMC (łańcuch Markowa Monte Carlo), rozumiem, że pobieranie próbek jest kluczową częścią wyżej wspomnianej techniki. Najczęściej stosowanymi metodami próbkowania są Hamiltonian i Metropolis. Czy istnieje sposób wykorzystania uczenia maszynowego, a nawet uczenia głębokiego w celu stworzenia bardziej wydajnego samplera MCMC?

21 machine-learning mcmc monte-carlo markov-process

5

Przekroczenie: Brak srebrnej kuli?

Rozumiem, że nawet przy przestrzeganiu odpowiednich procedur walidacji krzyżowej i wyboru modelu, nadmierne dopasowanie nastąpi, jeśli ktoś będzie szukał wystarczająco modelu , chyba że nałoży ograniczenia na złożoność modelu, okres. Co więcej, często ludzie próbują nauczyć się kar za złożoność modelu na podstawie danych, które podważają ochronę, którą mogą zapewnić. …

21 machine-learning cross-validation goodness-of-fit scikit-learn caret

4

„Częściowo nadzorowane uczenie się” - czy to jest zbyt dobre?

Czytałem raport o zwycięskim rozwiązaniu konkursu Kaggle ( klasyfikacja złośliwego oprogramowania ). Raport można znaleźć w tym poście na forum . Problemem był problem z klasyfikacją (dziewięć klas, metryką była strata logarytmiczna) ze 10000 elementami w zestawie pociągów, 10000 elementów w zestawie testowym. Podczas zawodów modele były oceniane w stosunku …

21 machine-learning random-forest boosting overfitting semi-supervised

3

Jak przewidzieć wynik na podstawie pozytywnych przypadków jako treningu?

Dla uproszczenia załóżmy, że pracuję nad klasycznym przykładem wiadomości e-mail ze spamem / bez spamu. Mam zestaw 20000 e-maili. Wiem, że 2000 to spam, ale nie mam żadnego przykładu wiadomości nie będących spamem. Chciałbym przewidzieć, czy pozostałe 18000 to spam, czy nie. Idealnie, wynik, którego szukam, to prawdopodobieństwo (lub wartość …

21 machine-learning predictive-models unsupervised-learning supervised-learning semi-supervised

Pytania otagowane jako machine-learning