Statystyki i duże zbiory danych machine-learning

1

Zależność między liczbą wektorów pomocniczych a liczbą funkcji

Uruchomiłem maszynę SVM dla danego zestawu danych i poczyniłem następującą obserwację: Jeśli zmienię liczbę funkcji budowania klasyfikatora, liczba wynikowych wektorów pomocniczych również zostanie zmieniona. Chciałbym wiedzieć, jak wyjaśnić tego rodzaju scenariusz.

12 machine-learning classification svm kernel-trick

1

Różnice między PROC Mixed i lme / lmer w R - stopnie swobody

Uwaga: to pytanie jest repost, ponieważ moje poprzednie pytanie musiało zostać usunięte ze względów prawnych. Porównując PROC MIXED z SAS z funkcją lmez nlmepakietu w R, natknąłem się na pewne dość mylące różnice. Mówiąc dokładniej, stopnie swobody w różnych testach różnią się między PROC MIXEDi lmezastanawiałem się, dlaczego. Zacznij od …

12 r mixed-model sas degrees-of-freedom pdf unbiased-estimator distance-functions functional-data-analysis hellinger time-series outliers c++ relative-risk absolute-risk rare-events regression t-test multiple-regression survival teaching multiple-regression regression self-study t-distribution machine-learning recommender-system self-study binomial standard-deviation data-visualization r predictive-models pearson-r spearman-rho r regression modeling r categorical-data data-visualization ggplot2 many-categories machine-learning cross-validation weka microarray variance sampling monte-carlo regression cross-validation model-selection feature-selection elastic-net distance-functions information-theory r regression mixed-model random-effects-model fixed-effects-model dataset data-mining

1

Zrozumienie twierdzenia o braku darmowego lunchu w klasyfikacji wzorców Dudy i in

Mam kilka pytań dotyczących zapisów używanych w rozdziale 9.2 Brak nieodłącznej wyższości jakiegokolwiek klasyfikatora w klasyfikacji wzorów Dudy, Harta i Bociana . Najpierw pozwól mi zacytować odpowiedni tekst z książki: Dla uproszczenia rozważmy problem dwóch kategorii, w którym zestaw szkoleniowy składa się ze wzorów i powiązanych etykiet kategorii dla wygenerowanych …

12 machine-learning

2

Przewidywanie wielu celów lub klas?

Załóżmy, że buduję model predykcyjny, w którym próbuję przewidzieć wiele zdarzeń (na przykład zarówno rzut kości, jak i rzut monetą). Większość znanych mi algorytmów działa tylko z jednym celem, więc zastanawiam się, czy istnieje standardowe podejście do tego rodzaju rzeczy. Widzę dwie możliwe opcje. Być może najbardziej naiwnym podejściem byłoby …

12 machine-learning classification predictive-models multi-class

2

SVM, zmienna interakcja i dopasowanie danych treningowych

Mam 2 ogólne / bardziej teoretyczne pytanie. 1) Jestem ciekawy, jak maszyny SVM radzą sobie ze zmiennymi interakcjami podczas budowania modeli predykcyjnych. Na przykład, jeśli mam dwie funkcje f1 i f2, a cel zależy od f1, f2 i powiedzmy f1 * f2 (lub jakąś funkcję h (f1, f2)), czy SVM …

12 machine-learning predictive-models svm interaction

2

SVM z nierównymi wielkościami grup w danych treningowych

Próbuję zbudować maszynę SVM na podstawie danych szkoleniowych, w których jedna grupa jest reprezentowana bardziej niż druga. Grupy będą jednakowo reprezentowane w ostatecznych danych testowych. Dlatego chciałbym użyć class.weightsparametru e1071interfejsu pakietu R, libsvmaby zrównoważyć wpływ dwóch grup na dane treningowe. Ponieważ nie byłem pewien, jak dokładnie określić te wagi, przygotowałem …

12 r machine-learning svm

9

Książka dla szerokiego i koncepcyjnego przeglądu metod statystycznych

Jestem bardzo zainteresowany potencjałem analizy statystycznej do symulacji / prognozowania / szacowania funkcji itp. Jednak niewiele wiem na ten temat, a moja wiedza matematyczna jest wciąż dość ograniczona - jestem młodym studentem inżynierii oprogramowania. Szukam książki, w której zacznę od pewnych rzeczy, o których wciąż czytam: regresji liniowej i innych …

12 r regression machine-learning references simulation

2

Liczba parametrów w modelu Markowa

Chcę użyć BIC do wyboru modelu HMM: BIC = -2*logLike + num_of_params * log(num_of_data) Jak więc policzyć liczbę parametrów w modelu HMM. Rozważ prosty 2-stanowy HMM, w którym mamy następujące dane: data = [1 2 1 1 2 2 2 1 2 3 3 2 3 2 1 2 2 …

12 machine-learning model-comparison bic hidden-markov-model

2

Akinator.com i klasyfikator Naive Bayes

Kontekst: Jestem programistą z pewnym (na wpół zapomnianym) doświadczeniem w statystyce z kursów uni. Niedawno natknąłem się na http://akinator.com i spędziłem trochę czasu próbując sprawić, by zawiodła. A kto nie był? :) Postanowiłem dowiedzieć się, jak to może działać. Po przejrzeniu Google'a i przeczytaniu pokrewnych postów na blogu i dodaniu …

12 machine-learning naive-bayes

6

Polecane książki lub artykuły jako wprowadzenie do analizy skupień?

Pracuję nad małym (200 mln) fragmentem tekstu, który chcę zbadać za pomocą analizy skupień. Jakie książki lub artykuły na ten temat poleciłbyś?

12 machine-learning references clustering

1

Co oznacza „wariacyjny”?

Czy użycie „wariacyjnego” zawsze odnosi się do optymalizacji poprzez wnioskowanie wariacyjne? Przykłady: „Automatyczny enkoder wariacyjny” „Wariacyjne metody bayesowskie” „Grupa renormalizacji wariantów”

12 machine-learning optimization inference

1

RMSProp i Adam vs SGD

Przeprowadzam eksperymenty na zestawie walidacyjnym EMNIST przy użyciu sieci z RMSProp, Adamem i SGD. Osiągam 87% dokładności dzięki SGD (współczynnik uczenia się 0,1) i porzucaniu (0,1 porzuceniu prob), a także regularyzacji L2 (kara 1e-05). Podczas testowania tej samej dokładnej konfiguracji z RMSProp i Adamem, a także początkowej szybkości uczenia się …

12 machine-learning optimization sgd adam

3

Jakie algorytmy wymagają jednorazowego kodowania?

Nigdy nie jestem pewien, kiedy zastosować kodowanie „na gorąco” w przypadku niez uporządkowanych zmiennych kategorialnych, a kiedy nie. Używam go, ilekroć algorytm używa metryki odległości do obliczenia podobieństwa. Czy ktokolwiek może podać ogólną ogólną zasadę, jakie typy algorytmów wymagają, aby niez uporządkowane funkcje kategorialne były zakodowane na gorąco, a które …

12 machine-learning categorical-data categorical-encoding data-preprocessing

2

Jaka jest różnica między „regularną” regresją liniową a głęboką regresją liniową?

Chcę poznać różnicę między regresją liniową w regularnej analizie uczenia maszynowego a regresją liniową w ustawieniu „głębokiego uczenia”. Jakie algorytmy są stosowane do regresji liniowej w ustawieniach głębokiego uczenia się.

12 regression machine-learning deep-learning

4

Czy w CNN upsampling i transpozycja splotu są takie same?

Zarówno terminy „upsampling”, jak i „transponowanie splotu” są używane, gdy wykonujesz „dekonwolucję” (<- niezbyt dobry termin, ale pozwólcie, że użyję go tutaj). Początkowo myślałem, że oznaczają to samo, ale wydaje mi się, że różnią się po przeczytaniu tych artykułów. czy ktoś może wyjaśnić? Transponuj splot : wygląda na to, że …

12 machine-learning neural-networks conv-neural-network transposed-convolution

Pytania otagowane jako machine-learning