Statystyki i duże zbiory danych machine-learning

2

Dogłębne uczenie się a drzewa decyzyjne i metody wspomagające

Szukam prac lub tekstów, które porównują i omawiają (empirycznie lub teoretycznie): Pobudzanie i drzewa decyzyjne algorytmy takie jak lasy losowe lub adaboost i GentleBoost stosowane do drzew decyzyjnych. z Metody głębokiego uczenia, takie jak Ograniczone Maszyny Boltzmanna , Hierarchiczna Pamięć Czasowa , Splotowe Sieci Neuralne itp. Mówiąc dokładniej, czy ktoś …

18 machine-learning deep-learning cart rbm adaboost

5

Klasyfikacja tekstu na dużą skalę

Chcę dokonać klasyfikacji na podstawie moich danych tekstowych. Mam 300 classes200 dokumentów szkoleniowych na klasę (więc 60000 documents in total), co może skutkować bardzo wysokimi wymiarami danych (być może szukamy ponad 1 milion wymiarów ). Chciałbym wykonać następujące kroki w przygotowaniu (aby dać ci wyobrażenie o moich wymaganiach): Konwertowanie każdego …

18 machine-learning classification text-mining

2

Czy metody głębokiego wyszukiwania są używane w głębokim uczeniu się? Dlaczego nie?

Wiele samouczków online mówi o spadku gradientu i prawie wszystkie z nich mają ustalony rozmiar kroku (współczynnik uczenia ). Dlaczego nie ma potrzeby wyszukiwania linii (takiego jak wyszukiwanie linii wstecznej lub dokładne wyszukiwanie linii)?αα\alpha

18 machine-learning neural-networks optimization deep-learning

3

Jak wielkość partii wpływa na konwergencję SGD i dlaczego?

Widziałem podobny wniosek z wielu dyskusji, że wraz ze wzrostem rozmiaru mini-partii konwergencja SGD faktycznie staje się trudniejsza / gorsza, na przykład ten artykuł i ta odpowiedź . Słyszałem także o ludziach stosujących sztuczki, takie jak małe stawki uczenia się lub wielkości partii na wczesnym etapie, aby rozwiązać ten problem …

18 machine-learning neural-networks optimization gradient-descent sgd

2

Czy próbki treningowe losowo losowane do treningu neuronowego należy pobierać bez wymiany?

Definiujemy epokę, która przeszła przez wszystkie dostępne próbki szkoleniowe, a rozmiar mini-partii jako liczbę próbek, w stosunku do której uśredniamy, aby znaleźć aktualizacje wag / odchyleń potrzebnych do zejścia z gradientu. Moje pytanie brzmi: czy powinniśmy rysować bez zastępowania z zestawu przykładów treningu, aby wygenerować każdą mini-partię w epoce. Wydaje …

18 machine-learning neural-networks optimization deep-learning

2

jak zrobić funkcję nagrody w nauce wzmacniającej

Studiując uczenie się przez wzmocnienie, natknąłem się na wiele form funkcji nagrody: , R ( s , a , s ′ ) , a nawet funkcji nagrody, która zależy tylko od bieżącego stanu. Powiedziawszy to, zdałem sobie sprawę, że nie jest łatwo „stworzyć” lub „zdefiniować” funkcję nagrody.R(s,a)R(s,a)R(s,a)R(s,a,s′)R(s,a,s′)R(s,a,s') Oto moje pytania: …

18 machine-learning reinforcement-learning

2

Wykrywanie anomalii za pomocą funkcji manekina (i innych funkcji dyskretnych / kategorialnych)

tl; dr Jaki jest zalecany sposób postępowania z discretedanymi podczas wykrywania nieprawidłowości? Jaki jest zalecany sposób postępowania categoricaldanymi podczas wykrywania nieprawidłowości? Ta odpowiedź sugeruje użycie dyskretnych danych tylko do filtrowania wyników. Być może zastąpisz wartość kategorii procentową szansą obserwacji? Wprowadzenie To jest mój pierwszy post tutaj, więc proszę, jeśli coś …

18 machine-learning categorical-data outliers discrete-data anomaly-detection

3

Czy budowanie klasyfikatora wieloklasowego jest lepsze niż kilka binarnych?

Muszę podzielić adresy URL na kategorie. Powiedzmy, że mam 15 kategorii, do których planuję wyzerować każdy adres URL. Czy 15-drożny klasyfikator jest lepszy? Gdzie mam 15 etykiet i generuję funkcje dla każdego punktu danych. Lub budowanie 15 binarnych klasyfikatorów, powiedzmy: film lub nie-film, i użyj liczb, które otrzymuję z tych …

18 machine-learning classification categorical-data svm feature-selection

1

Zalety i wady SVM

Czy ktoś może mi wyjaśnić zalety i wady klasyfikacji SVM, która odróżnia ją od innych klasyfikatorów?

18 machine-learning svm

2

Najlepszy sposób na wykonanie wieloklasowej SVM

Wiem, że SVM jest klasyfikatorem binarnym. Chciałbym rozszerzyć go na SVM klasy. Jaki jest najlepszy, a może najłatwiejszy sposób na jego wykonanie? kod: w MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == itr)); model = svmtrain(newClass, TrainVec, '-c 1 -g 0.00154'); [predict_label, accuracy, dec_values] = …

18 machine-learning matlab svm multi-class

2

Dlaczego klasyfikator regresji grzbietu działa całkiem dobrze w przypadku klasyfikacji tekstu?

Podczas eksperymentu dotyczącego klasyfikacji tekstu znalazłem klasyfikator grzbietowy generujący wyniki, które stale przewyższają testy wśród tych klasyfikatorów, które są częściej wymieniane i stosowane do zadań eksploracji tekstu, takich jak SVM, NB, kNN itp. Chociaż nie opracowałem na temat optymalizacji każdego klasyfikatora w tym konkretnym zadaniu klasyfikacji tekstu, z wyjątkiem kilku …

18 machine-learning classification text-mining ridge-regression

2

Jakie są różnice między algorytmem Baum-Welcha a treningiem Viterbi?

Obecnie używam szkolenia Viterbi do problemu segmentacji obrazu. Chciałem wiedzieć, jakie są zalety / wady korzystania z algorytmu Baum-Welch zamiast treningu Viterbi.

18 machine-learning hidden-markov-model image-processing viterbi-algorithm baum-welch

4

Jeśli chcę modelu możliwego do interpretacji, czy istnieją metody inne niż regresja liniowa?

Spotkałem niektórych statystyk, którzy nigdy nie używają modeli innych niż regresja liniowa do przewidywania, ponieważ uważają, że „modele ML”, takie jak losowy wzrost lasu lub zwiększenie gradientu, są trudne do wyjaśnienia lub „niemożliwe do interpretacji”. W regresji liniowej, biorąc pod uwagę, że zestaw założeń jest weryfikowany (normalność błędów, homoskedastyczność, brak …

18 regression machine-learning multiple-regression model-interpretation

1

Jak działa przypadkowy zlew kuchenny?

W ubiegłym roku na targach NIPS 2017 Ali Rahimi i Ben Recht wygrali próbę czasową za swój artykuł „Random Features for Large Scale Kernel Machines”, w którym wprowadzili losowe funkcje, później skodyfikowane jako algorytm losowych zlewów kuchennych. W ramach publikacji artykułu wykazali, że ich model można zaimplementować w 5 liniach …

18 machine-learning svm gaussian-process approximation

3

ROC vs Krzywe precyzji przywoływania w niezrównoważonym zbiorze danych

Właśnie skończyłem czytać tę dyskusję. Twierdzą, że PR AUC jest lepszy niż ROC AUC w niezrównoważonym zbiorze danych. Na przykład mamy 10 próbek w zestawie danych testowych. 9 próbek jest pozytywnych, a 1 ujemna. Mamy okropny model, który przewiduje wszystko pozytywnie. Będziemy zatem mieć miarę, że TP = 9, FP …

18 machine-learning model-selection roc unbalanced-classes precision-recall

Pytania otagowane jako machine-learning