Statistiques et Big Data machine-learning

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Quelle est la différence entre un ensemble de test et un ensemble de validation?

J'ai trouvé cela déroutant lorsque j'utilise la boîte à outils des réseaux de neurones dans Matlab. Il a divisé le jeu de données brutes en trois parties: set d'entraînement ensemble de validation ensemble d'essai Je remarque que dans de nombreux algorithmes d’entraînement ou d’apprentissage, les données sont souvent divisées en …

431 machine-learning validation

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Les deux cultures: statistiques vs apprentissage automatique?

L'année dernière, j'ai lu un article de Brendan O'Connor sur le blog intitulé "Statistiques contre apprentissage automatique, combattez!" qui a discuté de certaines des différences entre les deux domaines. Andrew Gelman a répondu favorablement à ceci : Simon Blomberg: Du paquet de fortune de R: Pour paraphraser de manière provocante, …

420 machine-learning pac-learning

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Comment comprendre les inconvénients de K-means

K-means est une méthode largement utilisée dans l'analyse par grappes. À mon sens, cette méthode ne nécessite AUCUNE hypothèse, c’est-à-dire qu’elle me donne un ensemble de données et un nombre de grappes prédéterminé, k, et que je m’applique simplement à cet algorithme qui minimise la somme des erreurs au carré …

365 machine-learning clustering data-mining k-means

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Mise en sac, boost et empilement dans l'apprentissage automatique

Quelles sont les similitudes et les différences entre ces 3 méthodes: Ensachage, Boosting, Empiler? Quel est le meilleur? Et pourquoi? Pouvez-vous me donner un exemple pour chacun?

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Pourquoi la distance euclidienne n'est-elle pas une bonne métrique dans les grandes dimensions?

J'ai lu que "la distance euclidienne n'est pas une bonne distance dans les grandes dimensions". Je suppose que cette déclaration a quelque chose à voir avec la malédiction de la dimensionnalité, mais quoi au juste? En outre, qu'est-ce que les «grandes dimensions»? J'appliquais la classification hiérarchique en utilisant la distance …

241 machine-learning clustering distance-functions metric high-dimensional

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Quelle est la différence entre l'exploration de données, les statistiques, l'apprentissage automatique et l'IA?

Quelle est la différence entre l'exploration de données, les statistiques, l'apprentissage automatique et l'IA? Serait-il juste de dire que ce sont 4 domaines qui tentent de résoudre des problèmes très similaires mais avec des approches différentes? Qu'ont-ils en commun et en quoi diffèrent-ils? S'il y avait une sorte de hiérarchie …

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Comment savoir que votre problème d'apprentissage automatique est sans espoir?

Imaginez un scénario d’apprentissage automatique standard: Vous êtes confronté à un vaste ensemble de données multivariées et vous en avez une compréhension assez floue. Ce que vous devez faire est de faire des prédictions sur certaines variables en fonction de ce que vous avez. Comme d'habitude, vous nettoyez les données, …

207 machine-learning forecasting modeling model-selection forecastability

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Que calcule la couche cachée dans un réseau de neurones?

Je suis sûr que beaucoup de gens répondront avec des liens vers "laissez-moi google ça pour vous", alors je tiens à dire que j'ai essayé de comprendre cela, alors pardonnez mon manque de compréhension ici, mais je ne peux pas comprendre comment le La mise en œuvre pratique d'un réseau …

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Pourquoi cette soudaine fascination pour les tenseurs?

J'ai remarqué récemment que beaucoup de gens développent des équivalents tenseurs de nombreuses méthodes (factorisation des tenseurs, noyaux des tenseurs, tenseurs pour la modélisation de sujets, etc.) Je me demande pourquoi le monde est soudainement fasciné par les tenseurs? Existe-t-il des articles / résultats standard récents particulièrement surprenants qui ont …

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ROC vs courbes de précision et de rappel

Je comprends les différences formelles qui les séparent. Ce que je veux savoir, c’est quand il est plus pertinent d’utiliser l’un par rapport à l’autre. Fournissent-ils toujours des informations complémentaires sur les performances d'un système de classification / détection donné? Quand est-il raisonnable de leur fournir les deux, par exemple, …

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Génératif vs discriminatif

Je sais que générative signifie "basé sur P(x,y)P(x,y)P(x,y) " et discriminatif signifie "basé sur P(y|x)P(y|x)P(y|x) ", mais je suis confus sur plusieurs points: Wikipedia (+ de nombreux autres hits sur le Web) classifie des éléments tels que les SVM et les arbres de décision comme discriminants. Mais ceux-ci n'ont même …

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Quels sont les avantages de ReLU par rapport à la fonction sigmoïde dans les réseaux de neurones profonds?

L’état actuel de la non-linéarité consiste à utiliser des unités linéaires rectifiées (ReLU) au lieu de la fonction sigmoïde dans un réseau neuronal profond. Quels sont les avantages? Je sais que la formation d'un réseau lorsque ReLU est utilisé serait plus rapide et inspirée davantage par la biologie. Quels sont …

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Formation avec l'ensemble de données complet après validation croisée?

Est-ce toujours une bonne idée de s'entraîner avec l'ensemble de données complet après validation croisée ? En d'autres termes, est-il possible de s'entraîner avec tous les échantillons de mon jeu de données sans pouvoir vérifier si cet ajustement est trop important ? Quelques informations sur le problème: Disons que j'ai …

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Choix de K dans la validation croisée du pli K

Je me sers de la quelques fois la validation croisée de d'évaluer la performance de certains algorithmes d'apprentissage, mais je l' ai toujours été perplexe quant à la façon dont je choisir la valeur de .KKKKKK J'ai souvent vu et utilisé une valeur de , mais cela me semble totalement …

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Quelle est l'influence du C dans les SVM avec un noyau linéaire?

J'utilise actuellement un SVM avec un noyau linéaire pour classer mes données. Il n'y a pas d'erreur sur le set d'entraînement. J'ai essayé plusieurs valeurs pour le paramètre ( ). Cela n'a pas modifié l'erreur sur l'ensemble de test.10 - 5 , … , 10 2CCCdix- 5, … , 10210−5,…,10210^{-5}, …

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