Statystyki i duże zbiory danych machine-learning

3

Teoretyczne wyniki za sztucznymi sieciami neuronowymi

Właśnie omówiłem Sztuczne sieci neuronowe na kursie Machine Learning Coursera i chciałbym poznać więcej teorii za nimi. Motywacja, którą naśladują biologię, jest dla mnie niezadowalająca. Na powierzchni wydaje się, że na każdym poziomie zastępujemy zmienne towarzyszące ich liniową kombinacją. Robiąc to wielokrotnie, pozwalamy na nieliniowe dopasowanie modelu. Nasuwa się pytanie: …

13 machine-learning neural-networks theory

2

Kiedy stosować sieci Bayesian w porównaniu z innymi metodami uczenia maszynowego?

Spodziewam się, że nie ma ostatecznej odpowiedzi na to pytanie. Ale w przeszłości korzystałem z wielu algorytmów uczenia maszynowego i staram się dowiedzieć o sieciach bayesowskich. Chciałbym zrozumieć, w jakich okolicznościach lub dla jakiego rodzaju problemów wybrałbyś wykorzystanie Bayesian Network w porównaniu z innymi podejściami?

13 machine-learning bayesian-network

1

Wyjaśnić kroki algorytmu LLE (lokalne osadzanie liniowe)?

Rozumiem, że podstawowa zasada algorytmu dla LLE składa się z trzech kroków. Znajdowanie sąsiedztwa każdego punktu danych za pomocą niektórych miar, takich jak k-nn. Znajdź wagi dla każdego sąsiada, które oznaczają wpływ sąsiada na punkt danych. Skonstruuj osadzanie danych w małych wymiarach na podstawie obliczonych wag. Ale matematyczne wyjaśnienie kroków …

13 machine-learning model-selection feature-selection dimensionality-reduction nonlinear

3

Ograniczone maszyny Boltzmanna do regresji?

Kontynuuję pytanie, które zadałem wcześniej w sprawie KMS . Widzę wiele literatury, która je opisuje, ale żadna z nich nie mówi o regresji (nawet klasyfikacji z danymi oznaczonymi). Mam wrażenie, że jest on używany tylko do danych nieznakowanych. Czy są jakieś zasoby do obsługi regresji? Czy jest to tak proste, …

13 regression machine-learning classification neural-networks

2

Znajdowanie najlepszych funkcji w modelach interakcji

Mam listę białek z ich wartościami funkcji. Przykładowa tabela wygląda następująco: ...............Feature1...Feature2...Feature3...Feature4 Protein1 Protein2 Protein3 Protein4 Rzędy to białka, a kolumny to cechy. Mam również listę białek, które również wchodzą w interakcje; na przykład Protein3, Protein4 Protein1, Protein2 Protein4, Protein1 Problem : W celu wstępnej analizy chcę wiedzieć, które cechy …

13 machine-learning statistical-significance feature-selection networks

2

Problem z e1071 libsvm?

Mam zestaw danych z dwiema nakładającymi się klasami, po siedem punktów w każdej klasie, punkty są w przestrzeni dwuwymiarowej. W R i biegnę svmz e1071pakietu, aby zbudować oddzielną hiperpłaszczyznę dla tych klas. Używam następującego polecenia: svm(x, y, scale = FALSE, type = 'C-classification', kernel = 'linear', cost = 50000) gdzie …

13 r machine-learning svm libsvm e1071

2

Dlaczego funkcje pochodne są używane w sieciach neuronowych?

Na przykład chce się przewidzieć ceny domu i mieć dwie cechy wejściowe: długość i szerokość domu. Czasami jeden zawiera również „wielowymiarowe” funkcje wprowadzania, takie jak obszar, który ma długość * szerokość. 1) Po co uwzględniać funkcje pochodne? Czy sieć neuronowa nie powinna nauczyć się związku między długością, szerokością i ceną …

13 machine-learning neural-networks

1

Jak Kinect wykorzystuje losowe lasy?

I przeczytać na tej stronie , że widocznie Kinect wykorzystuje lasy losowe algorytm uczenia maszynowego w jakiś sposób. Czy ktoś może wyjaśnić, do czego używa losowych lasów i jak działa ich podejście?

13 machine-learning random-forest application

7

Rekomendacja do książki o systemach rekomendujących

Czy możesz polecić książkę z dobrymi informacjami, które można zastosować do opracowania systemu rekomendującego?

13 machine-learning references recommender-system

1

Czy można obsługiwać maszynę wektorową w dużych danych?

Mając ograniczoną wiedzę na temat SVM, jest to dobre dla krótkiej i grubej macierzy danych (wiele funkcji i niezbyt wielu instancji), ale nie dla dużych zbiorów danych.XXX Rozumiem, że jednym z powodów jest to, że macierz jądra jest macierzą , gdzie to liczba wystąpień w danych. Jeśli powiemy, 100K danych, …

13 machine-learning svm large-data

2

Keras: dlaczego strata maleje, a val_loss rośnie?

Ustawiam wyszukiwanie siatki dla kilku parametrów. Próbuję znaleźć najlepsze parametry dla sieci neuronowej Keras, która dokonuje klasyfikacji binarnej. Dane wyjściowe to 1 lub 0. Istnieje około 200 funkcji. Kiedy przeszukałem siatkę, dostałem kilka modeli i ich parametrów. Najlepszy model miał następujące parametry: Epochs : 20 Batch Size : 10 First …

13 machine-learning cross-validation deep-learning tensorflow theano

1

Czy generalnie wnioskowanie jest trudniejsze niż przewidywanie?

Moje pytanie pochodzi z następującego faktu. Czytam posty, blogi, wykłady oraz książki na temat uczenia maszynowego. Mam wrażenie, że praktycy uczenia maszynowego wydają się być obojętni na wiele rzeczy, którymi interesują się statystyki / ekonometria. W szczególności praktycy uczenia maszynowego kładą nacisk na dokładność przewidywania w porównaniu do wnioskowania. Jeden …

13 machine-learning self-study inference

1

Połączenia między

W uczeniu maszynowym możemy wykorzystać obszar pod krzywą ROC (często skracany AUC lub AUROC), aby podsumować, jak dobrze system może rozróżniać dwie kategorie. W teorii wykrywania sygnału często stosuje się (wskaźnik czułości) do podobnego celu. Oba są ściśle ze sobą powiązane i uważam, że są sobie równe, jeśli pewne założenia …

13 machine-learning roc auc signal-detection d-prime

1

Wybór odpowiedniego rozmiaru mini-partii dla stochastycznego spadku gradientu (SGD)

Czy jest jakaś literatura, która bada wybór wielkości mini-partii podczas stochastycznego spadku gradientu? Z mojego doświadczenia wynika, że jest to wybór empiryczny, zwykle znajdowany w drodze weryfikacji krzyżowej lub przy użyciu różnych reguł. Czy dobrym pomysłem jest powolne zwiększanie rozmiaru minibatchu, gdy zmniejsza się błąd sprawdzania poprawności? Jaki miałby to …

13 machine-learning gradient-descent hyperparameter deep-learning

4

Procesy gaussowskie: jak używać GPML do uzyskania wyników wielowymiarowych

Czy istnieje sposób na przeprowadzenie regresji procesu Gaussa na wielowymiarowych danych wyjściowych (być może skorelowanych) przy użyciu GPML ? W skrypcie demo znalazłem tylko przykład 1D. Podobne pytanie na CV, które wciągniki przypadku wejścia wielowymiarowej. Przejrzałem ich książkę, aby sprawdzić, czy mogę coś znaleźć. W 9 rozdziale tej książki (sekcja …

13 regression machine-learning matlab gaussian-process nonparametric-bayes

Pytania otagowane jako machine-learning