Statistiques et Big Data machine-learning

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Deep learning vs arbres de décision et méthodes de boosting

Je recherche des articles ou des textes qui comparent et discutent (empiriquement ou théoriquement): Les algorithmes de boosting et d' arbres de décision tels que Random Forests ou AdaBoost et GentleBoost ont été appliqués aux arbres de décision. avec Méthodes d'apprentissage en profondeur telles que les machines Boltzmann restreintes , …

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Classification de texte à grande échelle

Je cherche à faire une classification sur mes données texte. J'ai 300 classes200 documents de formation par classe (donc 60000 documents in total) et cela est susceptible d'entraîner des données dimensionnelles très élevées (nous pouvons rechercher plus de 1 million de dimensions ). Je voudrais effectuer les étapes suivantes dans …

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Les méthodes de recherche en ligne sont-elles utilisées dans le deep learning? Pourquoi pas?

De nombreux didacticiels en ligne parlent de la descente de gradient et presque tous utilisent une taille de pas fixe (taux d'apprentissage ). Pourquoi n'y a-t-il pas d'utilisation de la recherche de ligne (comme la recherche de ligne en arrière ou la recherche de ligne exacte)?αα\alpha

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Comment la taille des lots affecte-t-elle la convergence de SGD et pourquoi?

J'ai vu des conclusions similaires à partir de nombreuses discussions, à mesure que la taille du mini-lot augmente, la convergence des SGD devient en fait plus difficile / pire, par exemple ce document et cette réponse . J'ai également entendu parler de personnes utilisant des astuces comme de petits taux …

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Les échantillons d'apprentissage prélevés au hasard pour les mini-réseaux de neurones d'apprentissage doivent-ils être prélevés sans remplacement?

Nous définissons une époque comme ayant parcouru l'intégralité de tous les échantillons d'apprentissage disponibles, et la taille du mini-lot comme le nombre d'échantillons sur lesquels nous faisons la moyenne pour trouver les mises à jour des poids / biais nécessaires pour descendre le gradient. Ma question est de savoir si …

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comment faire une fonction de récompense dans l'apprentissage par renforcement

En étudiant l'apprentissage par renforcement, j'ai rencontré de nombreuses formes de la fonction de récompense: , R ( s , a , s ′ ) , et même une fonction de récompense qui ne dépend que de l'état actuel. Cela dit, j'ai réalisé qu'il n'est pas très facile de «créer» …

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Détection d'anomalies avec des fonctions factices (et d'autres fonctions discrètes / catégorielles)

tl; dr Quelle est la méthode recommandée pour traiter les discretedonnées lors de la détection d'anomalies? Quelle est la méthode recommandée pour traiter les categoricaldonnées lors de la détection d'anomalies? Cette réponse suggère d'utiliser des données discrètes pour filtrer simplement les résultats. Peut-être remplacer la valeur de la catégorie par …

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La construction d'un classificateur multiclasse est-elle meilleure que plusieurs classificateurs binaires?

J'ai besoin de classer les URL en catégories. Disons que j'ai 15 catégories que je prévois de mettre à zéro chaque URL. Un classificateur à 15 voies est-il meilleur? Où j'ai 15 étiquettes et génère des fonctionnalités pour chaque point de données. Ou construire 15 classificateurs binaires, par exemple: film …

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Avantages et inconvénients de SVM

Quelqu'un peut-il m'expliquer les avantages et les inconvénients de la classification SVM qui la distingue des autres classificateurs?

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Meilleure façon d'effectuer une SVM multiclasse

Je sais que le SVM est un classificateur binaire. Je voudrais l'étendre au SVM multi-classes. Quelle est la meilleure et peut-être la plus simple façon de la réaliser? code: dans MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == itr)); model = svmtrain(newClass, TrainVec, '-c 1 …

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Pourquoi le classificateur de régression d'arête fonctionne-t-il assez bien pour la classification de texte?

Au cours d'une expérience de classification de texte, j'ai trouvé un classificateur de crête générant des résultats qui dépassent constamment les tests parmi les classificateurs qui sont le plus souvent mentionnés et appliqués pour les tâches d'exploration de texte, tels que SVM, NB, kNN, etc. Cependant, je n'ai pas élaboré …

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Quelles sont les différences entre l'algorithme Baum-Welch et la formation Viterbi?

J'utilise actuellement la formation Viterbi pour un problème de segmentation d'image. Je voulais savoir quels sont les avantages / inconvénients de l'utilisation de l'algorithme Baum-Welch au lieu de la formation Viterbi.

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Si je veux un modèle interprétable, existe-t-il d'autres méthodes que la régression linéaire?

J'ai rencontré des statisticiens qui n'utilisent jamais de modèles autres que la régression linéaire pour la prédiction, car ils croient que les "modèles ML" tels que la forêt aléatoire ou le renforcement du gradient sont difficiles à expliquer ou "non interprétables". Dans une régression linéaire, étant donné que l'ensemble des …

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Comment fonctionne un évier de cuisine aléatoire?

L'année dernière, au NIPS 2017, Ali Rahimi et Ben Recht ont remporté le prix du test du temps pour leur article "Random Features for Large-Scale Kernel Machines" où ils ont introduit des fonctionnalités aléatoires, codifiées plus tard comme l'algorithme des éviers de cuisine aléatoires. Dans le cadre de la publicité …

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Comment est-il possible d'obtenir un bon modèle de régression linéaire lorsqu'il n'y a pas de corrélation substantielle entre la sortie et les prédicteurs?

J'ai formé un modèle de régression linéaire, en utilisant un ensemble de variables / fonctionnalités. Et le modèle a de bonnes performances. Cependant, j'ai réalisé qu'il n'y a pas de variable avec une bonne corrélation avec la variable prédite. Comment est-ce possible?

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