Statystyki i duże zbiory danych machine-learning

5

Czy zautomatyzowane uczenie maszynowe to marzenie?

Gdy odkrywam uczenie maszynowe, widzę różne interesujące techniki, takie jak: automatycznie dostraja algorytmy za pomocą technik takich jak grid search, uzyskać bardziej dokładne wyniki dzięki połączeniu różnych algorytmów tego samego „typ”, to jest boosting, uzyskać bardziej dokładne wyniki dzięki połączeniu różnych algorytmów (ale nie ten sam rodzaj algorytmów), to stacking, …

12 machine-learning algorithms boosting stacking automatic-algorithms

1

Dlaczego ludzie nie używają głębszych RBF lub RBF w połączeniu z MLP?

Tak więc, patrząc na sieci neuronowe z funkcjami radialnymi, zauważyłem, że ludzie zawsze zalecają użycie 1 ukrytej warstwy, podczas gdy w wielowarstwowych sieciach neuronowych perceptronów więcej warstw uważa się za lepsze. Biorąc pod uwagę, że sieci RBF można trenować z wersją propagacji wstecznej, czy istnieją jakieś powody, dla których głębsze …

12 machine-learning neural-networks rbf-network

2

Dlaczego n-gram jest używany do identyfikacji języka tekstowego zamiast słów?

W dwóch popularnych bibliotekach identyfikacji języka, Compact Language Detector 2 dla C ++ i wykrywaczu języka dla java, oba wykorzystały (oparte na znakach) n-gramach do wyodrębnienia funkcji tekstowych. Dlaczego nie używa się worka słów (pojedyncze słowo / słownik) i jakie są zalety i wady worka słów i n-gramów? Jakie są …

12 machine-learning classification text-mining natural-language

3

dlaczego metoda wzmocnienia jest wrażliwa na wartości odstające

Znalazłem wiele artykułów, w których stwierdzono, że metody ulepszania są wrażliwe na wartości odstające, ale żaden artykuł nie wyjaśnia, dlaczego. Z mojego doświadczenia wynika, że wartości odstające są złe dla dowolnego algorytmu uczenia maszynowego, ale dlaczego metody wspomagające są wyróżniane jako szczególnie wrażliwe? Jak uszeregować następujące algorytmy pod względem wrażliwości …

12 machine-learning svm outliers cart boosting

2

Jak obliczyć wagi kryterium Fishera?

Studiuję rozpoznawanie wzorców i uczenie maszynowe i natrafiłem na następujące pytanie. Rozważ problem z klasyfikacją dwóch klas z jednakowym prawdopodobieństwem wcześniejszej klasyP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} oraz rozkład instancji w każdej klasie podany przez p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} \right), …

12 machine-learning self-study classification discriminant-analysis

1

Czy są jakieś współczesne zastosowania jackknifing?

Pytanie: Bootstrapping jest lepszy od jackknifing; Zastanawiam się jednak, czy istnieją przypadki, w których podnoszenie jest jedyną lub przynajmniej realną opcją charakteryzowania niepewności na podstawie oszacowań parametrów. Ponadto w sytuacjach praktycznych, w jaki sposób stronniczy / niedokładny jest walenie w nogę w stosunku do ładowania początkowego, i czy wyniki noża …

12 machine-learning cross-validation bootstrap maximum-entropy jackknife

4

Jaka jest różnica między siecią neuronową a perceptronem?

Czy jest jakaś różnica między terminami „sieć neuronowa” i „perceptron”?

12 machine-learning neural-networks terminology perceptron

1

Różnice między losową regresją logistyczną a zwykłą waniliową regresją logistyczną

Chciałbym poznać różnice pomiędzy randomizowanego regresja logistyczna (RLR) i zwykły regresja logistyczna (LR), dlatego czytam gazetę „Wybór Stabilność” przez Meinshausen, et al. ; jednak nie rozumiem, czym jest RLR i jakie są różnice między RLR i LR. Czy ktoś mógłby wskazać, co powinienem przeczytać, aby zrozumieć RLR? Czy jest prosty …

12 machine-learning logistic

1

Czy jest jakaś różnica między odległym nadzorem, samokształceniem, samokontrolą uczenia się i słabym nadzorem?

Z tego co przeczytałem: Odległy nadzór : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and label …

12 machine-learning terminology unsupervised-learning semi-supervised

3

Zrozumienie parametrów funkcji podstawy Gaussa do zastosowania w regresji liniowej

Chciałbym zastosować funkcję bazową Gaussa do implementacji regresji liniowej. Niestety trudno mi zrozumieć kilka parametrów funkcji podstawowej. W szczególności i .μμ\muσσ\sigma Mój zestaw danych to macierz 10 000 x 31. 10 000 próbek i 31 funkcji. Przeczytałem, że „Każda funkcja podstawowa przekształca wektor wejściowy x w wartość skalarną”. Zakładam więc, …

12 regression machine-learning basis-function

4

Czy można porównać różne metody klastrowania w zbiorze danych bez prawdziwej prawdy poprzez wzajemną weryfikację?

Obecnie próbuję przeanalizować zestaw danych dokumentu tekstowego, który nie ma podstawowej prawdy. Powiedziano mi, że możesz użyć k-krotnego sprawdzania poprawności, aby porównać różne metody klastrowania. Jednak przykłady, które widziałem w przeszłości, wykorzystują podstawową prawdę. Czy istnieje sposób na użycie zestawu K-fold w tym zestawie danych do zweryfikowania moich wyników?

12 machine-learning clustering cross-validation unsupervised-learning

5

Rekurencyjny (online) uregulowany algorytm najmniejszych kwadratów

Czy ktoś może skierować mnie w stronę internetowego (rekurencyjnego) algorytmu regularyzacji Tichonowa (uregulowane najmniejsze kwadraty)? W trybie offline obliczyłem β^=(XTX+λI)−1XTYβ^=(XTX+λI)−1XTY\hat\beta=(X^TX+λI)^{−1}X^TY przy użyciu mojego oryginalnego zestawu danych, w którym znaleziono λλλ przy użyciu n-krotnej weryfikacji krzyżowej. Nową wartość yyy można przewidzieć dla danego xxx używając y=xTβ^y=xTβ^y=x^T\hat\beta . W trybie online ciągle …

12 regression machine-learning least-squares regularization online

2

Jak zastosować sieci neuronowe do problemów z klasyfikacją wielu marek?

Opis: Niech domeną problemową będzie klasyfikacja dokumentów tam, gdzie istnieje zestaw wektorów cech, z których każdy należy do jednej lub więcej klas. Na przykład dokument doc_1może należeć do kategorii Sportsi English. Pytanie: Używając sieci neuronowej do klasyfikacji, jaka byłaby etykieta dla wektora cech? czy byłby to wektor składający się ze …

12 machine-learning neural-networks natural-language multilabel

1

Pierwsze kroki nauki przewidywania okresów finansowych za pomocą uczenia maszynowego

Próbuję zrozumieć, w jaki sposób korzystać z uczenia maszynowego do przewidywania okresów finansowych 1 lub więcej kroków w przyszłość. Mam finansowe szeregi czasowe z niektórymi danymi opisowymi i chciałbym stworzyć model, a następnie użyć tego modelu do przewidzenia n-krok naprzód. Do tej pory robiłem: getSymbols("GOOG") GOOG$sma <- SMA(Cl(GOOG)) GOOG$range <- …

12 r time-series machine-learning random-forest finance

6

Jakie algorytmy uczenia maszynowego są dobre do oszacowania, które funkcje są ważniejsze?

Mam dane z minimalną liczbą funkcji, które się nie zmieniają, oraz kilkoma dodatkowymi funkcjami, które można zmienić i mają duży wpływ na wynik. Mój zestaw danych wygląda następująco: Funkcje to A, B, C (zawsze obecne) oraz D, E, F, G, H (czasami obecne) A = 10, B = 10, C …

12 machine-learning feature-selection

Pytania otagowane jako machine-learning