Statistiques et Big Data machine-learning

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Qu'est-ce que Thompson Sampling en termes simples?

Je n'arrive pas à comprendre Thompson Sampling et comment cela fonctionne. Je lisais sur Multi Arm Bandit et après avoir lu l'algorithme de limite de confiance supérieure, de nombreux textes suggéraient que l'échantillonnage de Thompson était plus performant que l'UCB. Qu'est-ce que Thompson Sampling, en termes simples ou simples? N'hésitez …

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Quelles méthodes statistiques existe-t-il pour recommander un film comme sur Netflix?

Je cherche à implémenter un modèle dynamique pour recommander un film à un utilisateur. La recommandation doit être mise à jour chaque fois que l'utilisateur regarde un film ou le note. Pour faire simple, je pense à prendre en compte deux facteurs: les notes antérieures d'autres films par l'utilisateur le …

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Former un réseau neuronal pour distinguer les nombres pairs et impairs

Question: est-il possible de former un NN pour distinguer entre les nombres pairs et impairs en utilisant uniquement comme entrée les nombres eux-mêmes? J'ai le jeu de données suivant: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 J'ai …

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Existe-t-il des algorithmes de clustering non basés sur la distance?

Il semble que pour les moyennes K et d'autres algorithmes associés, le regroupement est basé sur le calcul de la distance entre les points. Y en a-t-il un qui fonctionne sans lui?

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Que signifie «invariant par permutation» dans le contexte des réseaux de neurones effectuant la reconnaissance d'images?

J'ai vu une version «invariante par permutation» de la tâche de reconnaissance des chiffres du MNIST. Qu'est-ce que ça veut dire?

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Différence entre les machines de factorisation et la factorisation matricielle?

Je suis tombé sur le terme Machines de factorisation dans les systèmes de recommandation. Je sais ce qu'est la factorisation matricielle pour les systèmes de recommandation, mais je n'ai jamais entendu parler des machines de factorisation. Alors quelle est la différence?

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Utilisation de la validation croisée imbriquée

La page de Scikit Learn sur la sélection de modèles mentionne l'utilisation de la validation croisée imbriquée: >>> clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=dict(gamma=gammas), ... n_jobs=-1) >>> cross_validation.cross_val_score(clf, X_digits, y_digits) Deux boucles de validation croisée sont effectuées en parallèle: l'une par l'estimateur GridSearchCV pour définir le gamma et l'autre par cross_val_score pour …

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Explication de la malédiction de la dimensionnalité de l'apprentissage automatique?

J'ai du mal à comprendre la malédiction de la dimensionnalité. Plus précisément, je l'ai rencontré en faisant le scikit-learntutoriel en python. Quelqu'un peut-il expliquer plus simplement ce qui suit? Désolé, j'essaie de comprendre depuis longtemps et je ne comprends pas comment ils ont calculé le nombre d'exemples de formation pour …

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De bons résumés (critiques, livres) sur diverses applications de la chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC)?

Existe-t-il de bons résumés (critiques, livres) sur diverses applications de la chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC)? J'ai vu Markov Chain Monte Carlo en pratique , mais ce livre semble un peu vieux. Existe-t-il davantage de livres de mise à jour sur diverses applications de MCMC dans des domaines tels …

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Descente de gradient vs fonction lm () dans R?

Je passe en revue les vidéos du cours gratuit d' apprentissage automatique en ligne d' Andrew Ng à Stanford. Il décrit Gradient Descent comme un algorithme pour résoudre la régression linéaire et écrire des fonctions dans Octave pour l'exécuter. Vraisemblablement, je pourrais réécrire ces fonctions dans R, mais ma question …

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Comment commencer à lire sur l'exploration de données?

Je suis un novice qui va commencer à lire sur l'exploration de données. J'ai une connaissance de base de l'IA et des statistiques. Étant donné que beaucoup disent que l'apprentissage automatique joue également un rôle important dans l'exploration de données, est-il nécessaire de lire sur l'apprentissage automatique avant de pouvoir …

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Algorithme de forêt aléatoire et d'arbre de décision

Une forêt aléatoire est une collection d'arbres de décision suivant le concept d'ensachage. Lorsque nous passons d'un arbre de décision à l'arbre de décision suivant, comment les informations apprises par le dernier arbre de décision passent-elles au suivant? Parce que, selon ma compréhension, il n'y a rien de tel qu'un …

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Importance statistique (valeur p) pour comparer deux classificateurs en ce qui concerne l'ASC ROC (moyenne), la sensibilité et la spécificité

J'ai un ensemble de tests de 100 cas et deux classificateurs. J'ai généré des prédictions et calculé l'ASC ROC, la sensibilité et la spécificité pour les deux classificateurs. Question 1: Comment puis-je calculer la valeur de p pour vérifier si l'un est significativement meilleur que l'autre en ce qui concerne …

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Comment le décrochage spatial en 2D est-il implémenté?

Ceci est en référence à l'article Localisation efficace des objets utilisant des réseaux convolutionnels , et d'après ce que je comprends, le décrochage est implémenté en 2D. Après avoir lu le code de Keras sur la façon dont le décrochage 2D spatial est implémenté, un masque binaire aléatoire de forme …

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Mise à l'échelle des fonctionnalités et normalisation moyenne

Je suis le cours d'apprentissage automatique d'Andrew Ng et je n'ai pas pu obtenir la réponse à cette question après plusieurs tentatives. Veuillez aider à résoudre ce problème, même si j'ai traversé le niveau. Supposons que étudiants aient suivi un cours et que la classe ait passé un examen à …

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