Statystyki i duże zbiory danych machine-learning

1

Kontekst : Chcę, aby narysować linię na wykresie rozrzutu, że nie pojawia się parametryczne, dlatego używam geom_smooth()w ggplotw R. Automatycznie zwraca geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the smoothing method., …

14 r gam splines loess r data-visualization boxplot mathematical-statistics theory sufficient-statistics machine-learning classification correlation svm feature-selection probability stochastic-processes machine-learning reinforcement-learning

2

Co to jest próbkowanie Thompsona w kategoriach laika?

Nie jestem w stanie zrozumieć, jak działa Thompson Sampling . Czytałem o Multi Arm Bandit i po przeczytaniu algorytmu Upper Confidence Bound Algorytm wiele tekstów sugerowało, że próbkowanie Thompsona działa lepiej niż UCB. Co to jest próbkowanie Thompsona, w laika lub po prostu? Zapraszam do dostarczenia artykułów referencyjnych w celu …

14 machine-learning definition multiarmed-bandit

4

Jakie są metody statystyczne polecania filmów takich jak Netflix?

Chcę wdrożyć model dynamiczny, aby polecić film użytkownikowi. Zalecenia należy aktualizować za każdym razem, gdy użytkownik ogląda film lub ocenia go. Dla uproszczenia myślę o wzięciu pod uwagę dwóch czynników: wcześniejsze oceny innych filmów użytkownika czas, w którym użytkownik obejrzał niektóre poprzednie filmy Jak skonfigurować taki model i co poleca …

14 machine-learning recommender-system dynamic-regression

8

Trenuj sieć neuronową, aby rozróżniać liczby parzyste od nieparzystych

Pytanie: czy można wytrenować NN, aby rozróżniał liczby nieparzyste od parzystych tylko przy użyciu samych danych wejściowych? Mam następujący zestaw danych: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 Trenowałem NN z dwoma neuronami wejściowymi (jeden jest zmienną …

14 machine-learning classification categorical-data neural-networks genetic-algorithms

4

Czy istnieją jakieś algorytmy klastrowania oparte na braku odległości?

Wydaje się, że w przypadku średnich K i innych powiązanych algorytmów grupowanie opiera się na obliczaniu odległości między punktami. Czy jest taki, który działa bez niego?

14 machine-learning clustering data-mining k-means

2

Co oznacza „niezmiennik permutacyjny” w kontekście sieci neuronowych rozpoznających obrazy?

Widziałem termin „niezmiennicza permutacja” wersja zadania rozpoznawania cyfr MNIST. Co to znaczy?

14 machine-learning neural-networks terminology conv-neural-network definition

3

Różnica między maszynami do faktoryzacji a faktoryzacją matrycową?

Termin „maszyny do faktoryzacji” spotkałem w systemach rekomendujących. Wiem, czym jest Matryca Faktoryzacji dla systemów rekomendujących, ale nigdy nie słyszałem o Maszynach Faktoryzacji. Jaka jest różnica?

14 machine-learning data-mining recommender-system

2

Zastosowanie zagnieżdżonej weryfikacji krzyżowej

Strona Scikit Learn na temat wyboru modelu wspomina o zagnieżdżonej weryfikacji krzyżowej: >>> clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=dict(gamma=gammas), ... n_jobs=-1) >>> cross_validation.cross_val_score(clf, X_digits, y_digits) Dwie pętle wzajemnej weryfikacji są wykonywane równolegle: jedna przez estymator GridSearchCV, aby ustawić gamma, a druga przez cross_val_score, aby zmierzyć wydajność predykcji estymatora. Wynikowe wyniki są obiektywnymi …

14 machine-learning cross-validation scikit-learn

3

Wyjaśniono przekleństwo uczenia maszynowego dotyczące wymiarowości?

Mam problem ze zrozumieniem przekleństwa wymiarowości. W szczególności natknąłem się na to podczas wykonywania scikit-learnsamouczka w Pythonie. Czy ktoś może wyjaśnić poniżej w prostszy sposób? Przepraszam, staram się zrozumieć od dłuższego czasu i nie mogę zrozumieć, w jaki sposób wymyślili obliczenia liczby przykładów szkoleń, aby uzyskać skuteczny estymator KNN? Oto …

14 machine-learning

3

Dobre streszczenia (recenzje, książki) na temat różnych zastosowań sieci Markov Monte Carlo (MCMC)?

Czy są jakieś dobre streszczenia (recenzje, książki) na temat różnych zastosowań sieci Markov Monte Carlo (MCMC)? Widziałem Markov Chain Monte Carlo w praktyce , ale te książki wydają się trochę stare. Czy jest więcej książek o aktualizacjach dotyczących różnych zastosowań MCMC w takich obszarach jak uczenie się maszyn, widzenie komputerowe …

14 machine-learning mcmc inference references application

2

Gradient descent vs lm () function in R?

Przeglądam filmy z bezpłatnego internetowego kursu uczenia maszynowego Andrew Ng w Stanford. Omawia Gradient Descent jako algorytm do rozwiązywania regresji liniowej i pisania funkcji w Octave do jej wykonania. Przypuszczalnie mógłbym przepisać te funkcje w R, ale moje pytanie brzmi: czy funkcja lm () już nie daje wyników regresji liniowej? …

14 r regression machine-learning gradient-descent

4

Jak zacząć czytać o eksploracji danych?

Jestem nowicjuszem, który zacznie czytać o eksploracji danych. Mam podstawową wiedzę na temat sztucznej inteligencji i statystyki. Ponieważ wielu twierdzi, że uczenie maszynowe odgrywa również ważną rolę w eksploracji danych, czy konieczne jest przeczytanie o uczeniu maszynowym, zanim będę mógł kontynuować eksplorację danych?

14 machine-learning references data-mining

5

Algorytm losowego lasu i drzewa decyzyjnego

Losowy las to zbiór drzew decyzyjnych według koncepcji workowania. Kiedy przechodzimy z jednego drzewa decyzyjnego do następnego drzewa decyzyjnego, w jaki sposób informacje zdobyte przez ostatnie drzewo decyzyjne przechodzą do następnego? Ponieważ, zgodnie z moim zrozumieniem, nie ma nic takiego jak wyszkolony model, który jest tworzony dla każdego drzewa decyzyjnego, …

14 machine-learning random-forest cart bagging

1

Dlaczego w Random Forest losowy podzbiór funkcji jest wybierany na poziomie węzła, a nie na poziomie drzewa?

Moje pytanie: Dlaczego losowy las rozważa losowe podzbiory funkcji do podziału na poziomie węzłów w obrębie każdego drzewa, a nie na poziomie drzewa ? Tło: To jest pytanie historyczne. Tin Kam Ho opublikował ten artykuł na temat budowy „lasów decyzyjnych”, losowo wybierając podzbiór cech do uprawy każdego drzewa w 1998 …

14 machine-learning feature-selection random-forest importance history

3

Istotność statystyczna (wartość p) dla porównania dwóch klasyfikatorów w odniesieniu do (średniej) AUC ROC, czułości i swoistości

Mam zestaw testowy 100 przypadków i dwa klasyfikatory. Wygenerowałem prognozy i obliczyłem AUC ROC, czułość i swoistość dla obu klasyfikatorów. Pytanie 1: Jak obliczyć wartość p, aby sprawdzić, czy jedna jest znacznie lepsza od drugiej pod względem wszystkich wyników (AOC ROC, czułość, swoistość)? Teraz, dla tego samego zestawu testowego 100 …

14 machine-learning statistical-significance roc auc sensitivity-specificity

Pytania otagowane jako machine-learning