Statystyki i duże zbiory danych machine-learning

11

Kiedy regresję liniową należy nazwać „uczeniem maszynowym”?

W ostatnim kolokwium streszczenie mówcy twierdziło, że korzysta z uczenia maszynowego. Podczas rozmowy jedyną rzeczą związaną z uczeniem maszynowym było to, że wykonują regresję liniową na swoich danych. Po obliczeniu współczynników najlepszego dopasowania w przestrzeni parametrów 5D, porównali te współczynniki w jednym systemie z współczynnikami najlepszego dopasowania w innych systemach. …

90 regression machine-learning multiple-regression terminology definition

5

Jakie są główne różnice między średnimi K i najbliższymi sąsiadami?

Wiem, że k-średnie nie jest nadzorowane i jest używane do grupowania itp. I że k-NN jest nadzorowany. Ale chciałem poznać konkretne różnice między nimi?

86 machine-learning k-means k-nearest-neighbour

7

Odchylenie i wariancja w walidacji krzyżowej z pominięciem jednego wyjścia a K-krotnie

Jak różnią się różne metody walidacji krzyżowej pod względem wariancji modelu i stronniczości? Moje pytanie jest częściowo motywowane tym wątkiem: optymalna liczba fałdów w krzyżowej walidacji - fold: czy pominięcie CV zawsze jest najlepszym wyborem? KKKK. Odpowiedź sugeruje, że modele wyuczone z krzyżową walidacją typu „pomijaj jeden” mają wyższą wariancję …

83 machine-learning variance cross-validation bias bias-variance-tradeoff

2

funkcja aktywacji tanh vs funkcja aktywacji sigmoidalnej

Funkcja aktywacji tanh to: t a n h ( x ) = 2 ⋅ σ( 2 x ) - 1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 Gdzie , funkcja sigmoidalna jest zdefiniowana jako: σ ( x ) = e xσ( x )σ(x)\sigma(x) .σ( …

82 machine-learning neural-networks optimization cost-maximization

5

Co oznacza „rozwiązanie zamknięte”?

Dość często spotykam się z terminem „rozwiązanie w formie zamkniętej”. Co oznacza rozwiązanie w formie zamkniętej? W jaki sposób można ustalić, czy istnieje rozwiązanie bliskie dla danego problemu? Przeszukując online znalazłem pewne informacje, ale nic w kontekście opracowania statystycznego lub probabilistycznego modelu / rozwiązania. Bardzo dobrze rozumiem regresję, więc jeśli …

82 regression machine-learning probability terminology stochastic-processes

8

Funkcja celu, funkcja kosztu, funkcja straty: czy to to samo?

W uczeniu maszynowym ludzie mówią o funkcji celu, funkcji kosztu, funkcji straty. Czy to tylko różne nazwy tego samego? Kiedy ich używać? Jeśli nie zawsze odnoszą się do tej samej rzeczy, jakie są różnice?

80 machine-learning terminology artificial-intelligence

5

Jaka jest różnica między uczeniem się poza polityką a uczeniem się na podstawie polityki?

Witryna sztucznej inteligencji definiuje uczenie się poza polityką i nauczanie na zasadach w następujący sposób: „Osoba ucząca się poza polityką poznaje wartość optymalnej polityki niezależnie od działań agenta. Q-learning jest osobą uczącą się poza polityką. Uczący się polityki poznaje wartość polityki realizowanej przez agenta, w tym kroki eksploracji . ” …

78 machine-learning reinforcement-learning artificial-intelligence

3

Przykład: regresja LASSO z użyciem glmnet dla wyniku binarnego

Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, …

77 r self-study lasso regression interpretation anova statistical-significance survey conditional-probability independence naive-bayes graphical-model r time-series forecasting arima r forecasting exponential-smoothing bootstrap outliers r regression poisson-distribution zero-inflation genetic-algorithms machine-learning feature-selection cart categorical-data interpretation descriptive-statistics variance multivariate-analysis covariance-matrix r data-visualization generalized-linear-model binomial proportion pca matlab svd time-series correlation spss arima chi-squared curve-fitting text-mining zipf probability categorical-data distance group-differences bhattacharyya regression variance mean data-visualization variance clustering r standard-error association-measure somers-d normal-distribution integral numerical-integration bayesian clustering python pymc nonparametric-bayes machine-learning svm kernel-trick hyperparameter poisson-distribution mean continuous-data univariate missing-data dag python likelihood dirichlet-distribution r anova hypothesis-testing statistical-significance p-value rating data-imputation censoring threshold

1

Pomóż mi zrozumieć Maszyny wektorowe wsparcia

Rozumiem podstawy tego, czym jest cel Maszyn Wektorów Wsparcia w zakresie klasyfikacji zestawu danych wejściowych na kilka różnych klas, ale nie rozumiem niektórych drobiazgowych szczegółów. Po pierwsze, jestem nieco zdezorientowany użyciem Zmiennych Slack. Jaki jest ich cel? Robię problem z klasyfikacją, w którym zarejestrowałem odczyty ciśnienia z czujników umieszczonych na …

76 machine-learning classification svm

6

Wybór funkcji dla „ostatecznego” modelu podczas weryfikacji krzyżowej w uczeniu maszynowym

Trochę się mylę co do wyboru funkcji i uczenia maszynowego i zastanawiałem się, czy możesz mi pomóc. Mam zestaw danych mikromacierzy, który jest podzielony na dwie grupy i ma tysiące funkcji. Moim celem jest uzyskanie niewielkiej liczby genów (moich cech) (10–20) w sygnaturze, którą teoretycznie będę mógł zastosować do innych …

76 machine-learning classification cross-validation feature-selection genetics

3

Dlaczego regresja logistyczna nie jest nazywana klasyfikacją logistyczną?

Ponieważ regresja logistyczna jest statystycznym modelem klasyfikacji zajmującym się zmiennymi zależnymi kategorycznie, dlaczego nie nazywa się to klasyfikacją logistyczną ? Czy nazwa „regresji” nie powinna być zarezerwowana dla modeli zajmujących się ciągłymi zmiennymi zależnymi?

75 regression machine-learning logistic classification terminology

3

Najlepszy sposób na zaprezentowanie losowego lasu w publikacji?

Używam algorytmu losowego lasu jako solidnego klasyfikatora dwóch grup w badaniu mikromacierzy z tysiącami funkcji. Jaki jest najlepszy sposób przedstawienia losowego lasu, aby było wystarczająco dużo informacji, aby można go było odtworzyć w formie papierowej? Czy istnieje metoda kreślenia w R, która faktycznie drukuje drzewo, jeśli istnieje niewielka liczba funkcji? …

75 r machine-learning classification random-forest microarray

6

Po co używać opadania gradientu do regresji liniowej, gdy dostępne jest rozwiązanie matematyczne w formie zamkniętej?

Biorę kursy uczenia maszynowego online i dowiedziałem się o spadku gradientu do obliczania optymalnych wartości w hipotezie. h(x) = B0 + B1X dlaczego musimy używać zejścia gradientu, jeśli możemy łatwo znaleźć wartości za pomocą poniższej formuły? To też wygląda na proste i łatwe. ale GD potrzebuje wielu iteracji, aby uzyskać …

73 regression machine-learning gradient-descent

11

Praca w eksploracji danych bez doktoratu

Od dłuższego czasu interesuję się eksploracją danych i uczeniem maszynowym , częściowo dlatego, że specjalizowałem się w tej dziedzinie w szkole, ale także dlatego, że jestem o wiele bardziej podekscytowany próbą rozwiązania problemów, które wymagają więcej przemyślenia niż tylko programowania wiedza i którego rozwiązanie może mieć wiele postaci. Nie mam …

73 machine-learning data-mining careers phd

4

Dlaczego sieci neuronowe stają się głębsze, ale nie szersze?

W ostatnich latach splotowe sieci neuronowe (lub ogólnie głębokie sieci neuronowe) stały się coraz głębsze, a najnowocześniejsze sieci przechodzą z 7 warstw ( AlexNet ) do 1000 warstw ( sieci resztkowych) na przestrzeni 4 lat Przyczyną wzrostu wydajności z głębszej sieci jest to, że można się nauczyć bardziej złożonej, nieliniowej …

73 machine-learning classification neural-networks deep-learning conv-neural-network

Pytania otagowane jako machine-learning