Statistiques et Big Data machine-learning

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Liste des fonctions de coût utilisées dans les réseaux de neurones, parallèlement aux applications

Quelles sont les fonctions de coût courantes utilisées pour évaluer les performances des réseaux de neurones? Détails (n'hésitez pas à sauter le reste de cette question, mon intention est simplement de fournir des éclaircissements sur la notation que les réponses peuvent utiliser pour les aider à être plus compréhensibles par …

133 machine-learning neural-networks

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Pourquoi la méthode de Newton n'est-elle pas largement utilisée dans l'apprentissage automatique?

C'est quelque chose qui me dérange depuis un moment et je ne trouvais pas de réponses satisfaisantes en ligne, alors voici: Après avoir passé en revue un ensemble de conférences sur l'optimisation convexe, la méthode de Newton semble être un algorithme bien supérieur à la descente de gradient pour trouver …

132 machine-learning optimization gradient-descent hessian

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Obtenir des connaissances à partir d'une forêt aléatoire

Les forêts aléatoires sont considérées comme des boîtes noires, mais récemment, je pensais quelles connaissances peuvent être obtenues à partir d'une forêt aléatoire. La chose la plus évidente est l’importance des variables, dans la variante la plus simple, il suffit de calculer le nombre d’occurrences d’une variable. La deuxième chose …

127 machine-learning data-mining interaction random-forest cart

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Arbre de renforcement dégradé vs forêt aléatoire

Comme l’a proposé Friedman, l’amélioration des arbres en dégradé utilise des arbres de décision comme apprenants de base. Je me demande si nous devrions rendre l'arbre de décision de base aussi complexe que possible (complètement développé) ou plus simple? Y a-t-il une explication au choix? Random Forest est une autre …

110 machine-learning random-forest cart boosting ensemble

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Détecter un visage donné dans une base de données d'images faciales

Je travaille sur un petit projet impliquant les visages des utilisateurs de Twitter via leurs photos de profil. Un problème que j'ai rencontré est qu'après avoir filtré toutes les images sauf les images qui sont claires, un pourcentage faible mais significatif d'utilisateurs de Twitter utilise une photo de Justin Bieber …

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Comment fonctionne une machine à vecteurs de support (SVM)?

Comment une machine à vecteurs de support (SVM) travail, et ce qui le différencie des autres classificateurs linéaires, tels que le linéaire Perceptron , analyse discriminante linéaire ou régression logistique ? * (* Je pense en termes de motivations sous-jacentes à l'algorithme, de stratégies d'optimisation, de capacités de généralisation et …

109 machine-learning classification svm statistical-learning

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Quelles sont les compétences requises pour effectuer des analyses statistiques à grande échelle?

De nombreux emplois statistiques demandent une expérience avec des données à grande échelle. Quelles sont les compétences statistiques et informatiques nécessaires pour travailler avec de grands ensembles de données? Par exemple, qu’en est-il de la construction de modèles de régression à partir d’un ensemble de données contenant 10 millions d’échantillons?

107 regression machine-learning multivariate-analysis large-data

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Pourquoi la précision n'est-elle pas la meilleure mesure pour évaluer les modèles de classification?

C'est une question générale qui a été posée indirectement à plusieurs reprises ici, mais il manque une seule réponse faisant autorité. Il serait bon d'avoir une réponse détaillée à cette question pour la référence. L’exactitude , la proportion de classifications correctes parmi toutes les classifications, est une mesure très simple …

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Comment expliquer intuitivement ce qu'est un noyau?

De nombreux classificateurs d'apprentissage machine (par exemple, les machines à vecteurs de support) permettent de spécifier un noyau. Quelle serait une manière intuitive d'expliquer ce qu'est un noyau? Un aspect auquel j'ai pensé est la distinction entre les noyaux linéaires et non linéaires. En termes simples, je pourrais parler de …

98 machine-learning svm references kernel-trick intuition

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Arbres d'inférence conditionnels vs arbres de décision traditionnels

Quelqu'un peut-il expliquer les principales différences entre les arbres d'inférence conditionnels ( ctreedu partypaquet dans R) par rapport aux algorithmes d'arbre de décision plus traditionnels (comme rpartdans R)? Qu'est-ce qui différencie les arbres en CI? Forces et faiblesses? Mise à jour: J'ai examiné le document de Horthorn et al auquel …

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Comment sélectionner le noyau pour SVM?

Lorsque vous utilisez SVM, nous devons sélectionner un noyau. Je me demande comment sélectionner un noyau. Des critères sur la sélection du noyau?

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Est-il possible de former un réseau de neurones sans rétropropagation?

De nombreux ouvrages et tutoriels sur les réseaux de neurones consacrent beaucoup de temps à l'algorithme de rétropropagation, qui est essentiellement un outil permettant de calculer le gradient. Supposons que nous construisons un modèle avec ~ 10K paramètres / poids. Est-il possible d'exécuter l'optimisation à l'aide d'algorithmes d'optimisation sans gradient? …

94 machine-learning neural-networks optimization backpropagation

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Expliquer la malédiction de la dimensionnalité à un enfant

J'ai souvent entendu parler de malédiction de la dimensionnalité, mais d'une manière ou d'une autre, je suis toujours incapable de saisir l'idée, tout est brumeux. Est-ce que quelqu'un peut expliquer cela de la manière la plus intuitive, comme vous le feriez à un enfant, pour que moi (et les autres …

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Comment calculez-vous la précision et le rappel pour la classification multiclass à l'aide de la matrice de confusion?

Je me demande comment calculer la précision et se rappeler en utilisant une matrice de confusion pour un problème de classification multi-classes. Plus précisément, une observation ne peut être affectée qu'à sa classe / étiquette la plus probable. Je voudrais calculer: Précision = TP / (TP + FP) Rappel = …

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Qu'est-ce qu'une couche d'intégration dans un réseau de neurones?

Dans de nombreuses bibliothèques de réseaux neuronaux, il existe des «couches d'intégration», comme dans Keras ou Lasagne . Je ne suis pas sûr de comprendre son fonctionnement, malgré la lecture de la documentation. Par exemple, dans la documentation de Keras, il est écrit: Transformez les entiers positifs (index) en vecteurs …

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