Statistiques et Big Data machine-learning

1

Est-ce que je viens d'inventer une méthode bayésienne pour l'analyse des courbes ROC?

Préambule Ceci est un long post. Si vous relisez ceci, veuillez noter que j'ai révisé la partie question, bien que le matériel de base reste le même. De plus, je pense avoir conçu une solution au problème. Cette solution apparaît au bas de l'article. Merci à CliffAB d'avoir souligné que …

21 machine-learning bayesian sampling roc auc

2

Techniques d'augmentation des données pour les ensembles de données générales?

Dans de nombreuses applications d'apprentissage automatique, les méthodes dites d'augmentation des données ont permis de construire de meilleurs modèles. Par exemple, supposons un ensemble de formation de images de chats et de chiens. En tournant, en miroir, en ajustant le contraste, etc., il est possible de générer des images supplémentaires …

21 machine-learning predictive-models dataset independence data-augmentation

3

Que se passe-t-il lorsque vous appliquez SVD à un problème de filtrage collaboratif? Quelle est la différence entre les deux?

Dans le filtrage collaboratif, nous avons des valeurs qui ne sont pas remplies. Supposons qu'un utilisateur n'a pas regardé un film, alors nous devons y mettre un «na». Si je vais prendre un SVD de cette matrice, je dois y mettre un certain nombre - disons 0. Maintenant, si je …

21 machine-learning svd recommender-system

3

Première étape pour les mégadonnées (

Supposons que vous analysez un énorme ensemble de données à hauteur de milliards d'observations par jour, où chaque observation comporte quelques milliers de variables numériques et catégorielles éparses et peut-être redondantes. Disons qu'il y a un problème de régression, un problème de classification binaire déséquilibré et une tâche de «découvrir …

21 r machine-learning data-mining large-data

2

Comparaison des regroupements: indice Rand vs variation de l'information

Je me demandais si quelqu'un avait une idée ou une intuition derrière la différence entre la variation de l'information et l' indice Rand pour comparer les regroupements. J'ai lu l'article « Comparing Clusterings - An Information Based Distance » de Marina Melia (Journal of Multivariate Analysis, 2007), mais, à part …

21 machine-learning clustering metric

4

Dans quelle mesure la distinction entre corrélation et causalité est-elle pertinente pour Google?

Le contexte Une question populaire sur ce site est " Quels sont les péchés statistiques courants? ". L' un des péchés mentionnés suppose que « la corrélation implique un lien de causalité ... » lien Ensuite, dans les commentaires avec 5 votes positifs, il est suggéré que: "Google gagne 65 …

21 machine-learning causality

4

Les arbres de décision sont-ils presque toujours des arbres binaires?

Presque chaque exemple d'arbre de décision que j'ai rencontré se trouve être un arbre binaire. Est-ce à peu près universel? La plupart des algorithmes standard (C4.5, CART, etc.) prennent-ils uniquement en charge les arbres binaires? D'après ce que je comprends, CHAID n'est pas limité aux arbres binaires, mais cela semble …

21 machine-learning data-mining cart

2

Validation croisée (généralisation des erreurs) après la sélection du modèle

Remarque: le cas est n >> p Je lis Éléments d'apprentissage statistique et il y a diverses mentions sur la «bonne» façon de faire la validation croisée (par exemple page 60, page 245). Plus précisément, ma question est de savoir comment évaluer le modèle final (sans ensemble de test séparé) …

21 machine-learning model-selection data-mining cross-validation

2

Comment choisir entre des algorithmes d'apprentissage

J'ai besoin de mettre en œuvre un programme qui classera les enregistrements en 2 catégories (vrai / faux) en fonction de certaines données de formation, et je me demandais quel algorithme / méthodologie je devrais examiner. Il semble y en avoir beaucoup parmi lesquels choisir - Réseau de neurones artificiels, …

21 machine-learning bayesian optimization genetic-algorithms

1

Dois-je prendre des décisions basées sur des mesures d'évaluation micro-moyennes ou macro-moyennes?

J'ai effectué une validation croisée 10 fois sur différents algorithmes de classification binaire, avec le même ensemble de données, et j'ai reçu des résultats moyens à la fois micro et macro. Il convient de mentionner qu'il s'agissait d'un problème de classification multi-étiquettes. Dans mon cas, les vrais négatifs et les …

21 machine-learning cross-validation

1

Quelle fonction pourrait être un noyau?

Dans le contexte de l'apprentissage automatique et de la reconnaissance des formes, il existe un concept appelé Kernel Trick . Face à des problèmes où l'on me demande de déterminer si une fonction peut être une fonction noyau ou non, que faire exactement? Dois-je d'abord vérifier si elles ont la …

21 machine-learning kernel-trick

3

La perte d'entraînement augmente avec le temps [doublon]

Cette question a déjà des réponses ici : Comment un changement dans la fonction de coût peut-il être positif? (1 réponse) Que dois-je faire lorsque mon réseau de neurones n'apprend pas? (5 réponses) Fermé le mois dernier . Je forme un modèle (Recurrent Neural Network) pour classer 4 types de …

21 machine-learning neural-networks loss-functions rnn training-error

4

Comment savoir si les données sont séparables linéairement?

Les données ont de nombreuses fonctionnalités (par exemple 100) et le nombre d'instances est comme 100 000. Les données sont rares. Je veux ajuster les données en utilisant une régression logistique ou svm. Comment savoir si les fonctionnalités sont linéaires ou non linéaires afin de pouvoir utiliser l'astuce du noyau …

21 machine-learning logistic svm data-mining

1

Différence entre les modèles de Markov cachés et le filtre à particules (et le filtre de Kalman)

Voici ma vieille question Je voudrais demander si quelqu'un connaît la différence (s'il y a une différence) entre les modèles de Markov cachés (HMM) et le filtre à particules (PF), et par conséquent le filtre de Kalman, ou dans quelles circonstances nous utilisons quel algorithme. Je suis étudiant et je …

21 machine-learning self-study hidden-markov-model kalman-filter particle-filter

2

Quels sont les avantages d'utiliser ReLU sur softplus comme fonctions d'activation?

Il est souvent mentionné que les unités linéaires rectifiées (ReLU) ont remplacé les unités softplus car elles sont linéaires et plus rapides à calculer. Le softplus a-t-il toujours l'avantage d'induire la rareté ou est-ce limité au ReLU? La raison pour laquelle je pose la question est que je m'interroge sur …

21 machine-learning neural-networks

Questions marquées «machine-learning»