Statistiques et Big Data machine-learning

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Quelqu'un peut-il me dire la différence entre les noyaux dans SVM: Linéaire Polynôme Gaussien (RBF) Sigmoïde Parce que, comme nous le savons, le noyau est utilisé pour mapper notre espace d'entrée dans un espace de fonctionnalité de haute dimensionnalité. Et dans cet espace caractéristique, nous trouvons la frontière séparable linéairement …

27 machine-learning svm pattern-recognition kernel-trick

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Estimations de la variance dans la validation croisée multipliée par k

La validation croisée K-fold peut être utilisée pour estimer la capacité de généralisation d'un classificateur donné. Puis-je (ou devrais-je) également calculer une variance regroupée à partir de tous les cycles de validation afin d'obtenir une meilleure estimation de sa variance? Sinon, pourquoi? J'ai trouvé des articles qui utilisent l'écart-type groupé …

27 machine-learning cross-validation

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Réseau de neurones: pour la classification binaire, utiliser 1 ou 2 neurones de sortie?

Supposons que je veuille faire une classification binaire (quelque chose appartient à la classe A ou à la classe B). Il existe certaines possibilités pour ce faire dans la couche de sortie d'un réseau de neurones: Utilisez 1 nœud de sortie. La sortie 0 (<0,5) est considérée comme classe A …

27 machine-learning classification neural-networks

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Comment juger si un modèle d'apprentissage automatique supervisé est sur-adapté ou non?

Quelqu'un peut-il me dire comment juger si un modèle d'apprentissage automatique supervisé est trop adapté ou non? Si je n'ai pas de jeu de données de validation externe, je veux savoir si je peux utiliser la validation croisée ROC de 10 fois pour expliquer le sur-ajustement. Si j'ai un ensemble …

27 machine-learning

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Le réseau de neurones profond peut-il se rapprocher de la fonction de multiplication sans normalisation?

Disons que nous voulons faire une régression pour simple en f = x * yutilisant un réseau de neurones profond standard. Je me souviens qu'il y a des reseraches qui disent que NN avec une couche cachée peut apoximer n'importe quelle fonction, mais j'ai essayé et sans normalisation NN n'a …

27 regression machine-learning neural-networks deep-learning

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Comment déterminer le seuil optimal pour un classificateur et générer une courbe ROC?

Disons que nous avons un classificateur SVM, comment générer une courbe ROC? (Comme théoriquement) (car on génère TPR et FPR avec chacun des seuils). Et comment déterminer le seuil optimal pour ce classificateur SVM?

27 machine-learning svm

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Pourquoi l'APC est-elle sensible aux valeurs aberrantes?

Il existe de nombreux articles sur cette SE qui discutent des approches robustes de l'analyse en composantes principales (ACP), mais je ne trouve pas une seule bonne explication de la raison pour laquelle l' ACP est sensible aux valeurs aberrantes en premier lieu.

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Quelles sont les notations classiques en statistique, algèbre linéaire et apprentissage automatique? Et quels sont les liens entre ces notations?

Lorsque nous lisons un livre, la compréhension des notations joue un rôle très important dans la compréhension du contenu. Malheureusement, différentes communautés ont des conventions de notation différentes pour la formulation du modèle et le problème d'optimisation. Quelqu'un pourrait-il résumer certaines notations de formulation ici et fournir des raisons possibles? …

26 machine-learning probability self-study optimization

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Comment choisir entre le ROC AUC et le score F1?

J'ai récemment terminé un concours Kaggle dans lequel le score roc auc a été utilisé conformément aux exigences du concours. Avant ce projet, j'utilisais normalement le score f1 comme mesure pour mesurer les performances du modèle. À l'avenir, je me demande comment dois-je choisir entre ces deux mesures? Quand les …

26 machine-learning modeling roc scoring-rules

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Un contre tous et un contre un dans svm?

Quelle est la différence entre un classificateur SVM un contre un et un contre un? Est-ce que un contre un signifie un classificateur pour classer tous les types / catégories de la nouvelle image et un contre un signifie que chaque type / catégorie de nouvelle image se classe avec …

26 machine-learning classification svm

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Modèles de sujet et méthodes de cooccurrence de mots

Les modèles de sujet populaires comme LDA regroupent généralement les mots qui ont tendance à co-apparaître ensemble dans le même sujet (cluster). Quelle est la principale différence entre de tels modèles de sujet et d'autres approches simples de regroupement basées sur la cooccurrence comme PMI? (PMI signifie Pointwise Mutual Information, …

26 machine-learning text-mining natural-language topic-models

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La perte d'entraînement diminue et augmente de nouveau. Qu'est-ce qui se passe?

Ma perte d'entraînement diminue puis augmente à nouveau. C'est très bizarre. La perte de validation croisée suit la perte d'entraînement. Que se passe-t-il? J'ai deux LSTMS empilés comme suit (sur Keras): model = Sequential() model.add(LSTM(512, return_sequences=True, input_shape=(len(X[0]), len(nd.char_indices)))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(512, return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(len(nd.categories))) model.add(Activation('sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adadelta') Je l'entraîne pour 100 …

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Pourquoi quelqu'un utiliserait-il KNN pour la régression?

D'après ce que je comprends, nous ne pouvons construire qu'une fonction de régression qui se situe dans l'intervalle des données d'entraînement. Par exemple (un seul des panneaux est nécessaire): Comment pourrais-je prédire l'avenir en utilisant un régresseur KNN? Encore une fois, il semble ne se rapprocher que d'une fonction qui …

26 regression machine-learning k-nearest-neighbour

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Dans caret quelle est la vraie différence entre cv et cv répété?

Ceci est similaire à la question des méthodes de rééchantillonnage de Caret , bien que cela n'ait jamais vraiment répondu à cette partie de la question d'une manière convenue. la fonction train de caret offre cvet repeatedcv. Quelle est la différence de dire faire: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5, repeats=5 …

26 r machine-learning caret

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Que font les statisticiens qui ne peuvent pas être automatisés?

Le logiciel rendra-t-il finalement les statisticiens obsolètes? Que fait-on qui ne peut pas être programmé dans un ordinateur?

26 machine-learning dataset careers

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