Statistiques et Big Data machine-learning

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Avons-nous besoin d'une descente de gradient pour trouver les coefficients d'un modèle de régression linéaire?

J'essayais d'apprendre l'apprentissage automatique en utilisant le matériel Coursera . Dans cette conférence, Andrew Ng utilise un algorithme de descente de gradient pour trouver les coefficients du modèle de régression linéaire qui minimiseront la fonction d'erreur (fonction de coût). Pour la régression linéaire, avons-nous besoin d'une descente de gradient? Il …

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Importance relative d'un ensemble de prédicteurs dans une classification aléatoire des forêts dans R

Je voudrais déterminer l'importance relative des ensembles de variables par rapport à un randomForestmodèle de classification dans R. La importancefonction fournit la MeanDecreaseGinimétrique pour chaque prédicteur individuel - est-ce aussi simple que de les additionner à travers chaque prédicteur d'un ensemble? Par exemple: # Assumes df has variables a1, a2, …

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format de données libsvm [fermé]

J'utilise l'outil libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) pour prendre en charge la classification des vecteurs. Cependant, je suis confus quant au format des données d'entrée. Du README: Le format du fichier de données de formation et de test est: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . Chaque ligne contient une instance …

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Utilité de l'ingénierie des fonctionnalités: Pourquoi créer de nouvelles fonctionnalités basées sur des fonctionnalités existantes?

Je vois souvent des gens créer de nouvelles fonctionnalités basées sur des fonctionnalités existantes sur un problème d'apprentissage automatique. Par exemple, ici: https://triangleinequality.wordpress.com/2013/09/08/basic-feature-engineering-with-the-titanic-data/ les gens ont considéré la taille de la famille d'une personne comme une nouvelle fonctionnalité, basée sur sur le nombre de frères, soeurs et parents, qui étaient …

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Apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé et apprentissage par renforcement: principes de base du flux de travail

Enseignement supervisé 1) Un humain construit un classificateur basé sur des données d' entrée et de sortie 2) Ce classificateur est formé avec un ensemble de données de formation 3) Ce classificateur est testé avec un ensemble de données de test 4) Déploiement si le résultat est satisfaisant A utiliser …

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Réseaux de neurones convolutifs: les neurones centraux ne sont-ils pas surreprésentés en sortie?

[Cette question a également été posée au débordement de la pile] La question en bref J'étudie les réseaux de neurones convolutifs, et je crois que ces réseaux ne traitent pas chaque neurone d'entrée (pixel / paramètre) de manière équivalente. Imaginez que nous ayons un réseau profond (plusieurs couches) qui applique …

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Inférence vs estimation?

Quelles sont les différences entre "inférence" et "estimation" dans le contexte de l'apprentissage automatique ? En tant que débutant, je pense que nous déduisons des variables aléatoires et estimons les paramètres du modèle. Ma compréhension est-elle juste? Sinon, quelles sont exactement les différences et quand dois-je les utiliser? De plus, …

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Quelles matières mathématiques suggéreriez-vous pour préparer l'exploration de données et l'apprentissage automatique?

J'essaie de mettre en place un programme de mathématiques autogéré pour préparer l'apprentissage du data mining et du machine learning. Cela est motivé par le démarrage du cours d'apprentissage automatique d'Andrew Ng sur Coursera et le sentiment qu'avant de continuer, je devais améliorer mes compétences en mathématiques. J'ai obtenu mon …

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Techniques d'apprentissage automatique pour l'analyse des chaînes?

J'ai beaucoup de chaînes d'adresse: 1600 Pennsylvania Ave, Washington, DC 20500 USA Je veux les analyser dans leurs composants: street: 1600 Pennsylvania Ave city: Washington province: DC postcode: 20500 country: USA Mais bien sûr, les données sont sales: elles proviennent de nombreux pays dans de nombreuses langues, écrites de différentes …

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Comment déterminer la qualité d'un classificateur multiclasse

Donné un ensemble de données avec des instances avec classes où chaque instance appartient exactement à une classe N x i y iXjeXjex_iNNNXjeXjex_iyjeyjey_i un classificateur multiclasse Après la formation et les tests, j'ai essentiellement une table avec la vraie classe et la classe prédite pour chaque instance dans l'ensemble de …

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Optimisation des courbes précision-rappel sous déséquilibre de classe

J'ai une tâche de classification où j'ai un certain nombre de prédicteurs (dont l'un est le plus informatif), et j'utilise le modèle MARS pour construire mon classificateur (je suis intéressé par n'importe quel modèle simple, et utiliser glms à des fins d'illustration serait bien aussi). Maintenant, j'ai un énorme déséquilibre …

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Dans quelle mesure R est-il adapté aux tâches de classification de texte? [fermé]

J'essaye d'obtenir jusqu'à la vitesse avec R. Je veux finalement utiliser les bibliothèques R pour faire la classification de texte. Je me demandais simplement quelles sont les expériences des gens en ce qui concerne l'évolutivité de R quand il s'agit de faire une classification de texte. Je suis susceptible de …

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Quelle est la différence entre la régression logistique et le perceptron?

Je passe en revue les notes de cours d'Andrew Ng sur l'apprentissage automatique. Les notes nous initient à la régression logistique puis au perceptron. Tout en décrivant Perceptron, les notes disent que nous venons de changer la définition de la fonction de seuil utilisée pour la régression logistique. Après cela, …

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Différence entre le réseau de Bayes, le réseau de neurones, l'arbre de décision et les réseaux de Petri

Quelle est la différence entre le réseau neuronal , le réseau bayésien , l' arbre de décision et les réseaux de Petri , même s'ils sont tous des modèles graphiques et décrivent visuellement la relation de cause à effet.

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Que signifie la profondeur d'interaction dans GBM?

J'avais une question sur le paramètre de profondeur d'interaction en gbm dans R. Cela peut être une question noob, pour laquelle je m'excuse, mais comment le paramètre, qui je crois dénote le nombre de nœuds terminaux dans un arbre, indique fondamentalement X-way interaction entre les prédicteurs? J'essaie juste de comprendre …

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