Statistiques et Big Data machine-learning

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Exemples documentés / reproductibles d'applications réussies dans le monde réel de méthodes économétriques?

Cette question peut sembler très large, mais voici ce que je recherche. Je sais qu'il existe de nombreux excellents livres sur les méthodes économétriques et de nombreux excellents articles de présentation sur les techniques économétriques. Il existe même d'excellents exemples reproductibles d'économétrie, comme décrit dans cette question CrossValidated . En …

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Création d'interfaces MATLAB et R avec C5.0 de Ross Quinlan

J'envisage la construction d' interfaces et R MATLAB® à Ross Quinlan de C5.0 (pour ceux qui ne le connaissent pas, C5.0 est un algorithme d'arbre de décision et progiciel, une extension de C4.5 ), et je suis en train de avoir une idée des composants que j'aurais besoin d'écrire. La …

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Les processus stochastiques tels que le processus gaussien / processus de Dirichlet ont-ils des densités? Sinon, comment la règle de Bayes peut-elle leur être appliquée?

Le processus de Dirichlet et le processus gaussien sont souvent appelés «distributions sur fonctions» ou «distributions sur distributions». Dans ce cas, puis-je parler de manière significative de la densité d'une fonction sous un GP? Autrement dit, le processus gaussien ou le processus de Dirichlet ont-ils une notion de densité de …

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régression du processus gaussien pour les grands ensembles de données

J'ai appris la régression du processus gaussien à partir de vidéos en ligne et de notes de cours, si je comprends bien, si nous avons un ensemble de données avec points, nous supposons que les données sont échantillonnées à partir d'un gaussien multivarié à dimensions. Donc ma question est dans …

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But du bruit de Dirichlet dans le papier AlphaZero

Dans les articles AlphaGo Zero et AlphaZero de DeepMind , ils décrivent l'ajout de bruit de Dirichlet aux probabilités antérieures d'actions du nœud racine (état de la carte) dans Monte Carlo Tree Search: Une exploration supplémentaire est obtenue en ajoutant du bruit de Dirichlet aux probabilités antérieures dans le nœud …

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Pourquoi les caractéristiques aléatoires de Fourier sont-elles non négatives?

Les fonctionnalités de Fourier aléatoires fournissent des approximations des fonctions du noyau. Ils sont utilisés pour diverses méthodes du noyau, comme les SVM et les processus gaussiens. Aujourd'hui, j'ai essayé d'utiliser l' implémentation TensorFlow et j'ai obtenu des valeurs négatives pour la moitié de mes fonctionnalités. Si je comprends bien, …

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Comment les SVM = correspondance de modèles?

J'ai lu sur les SVM et j'ai appris qu'ils résolvaient un problème d'optimisation et l'idée de marge maximale était très raisonnable. Maintenant, en utilisant des noyaux, ils peuvent même trouver des limites de séparation non linéaires, ce qui était génial. Jusqu'à présent, je n'ai vraiment aucune idée de la façon …

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Analyse complexe, analyse fonctionnelle pour une meilleure compréhension du Machine Learning

Je souhaite approfondir le Machine Learning (théorie et application en Finance). Je veux savoir dans quelle mesure l' analyse complexe et l'analyse fonctionnelle sont pertinentes comme base de l'apprentissage automatique? Dois-je apprendre ces sujets ou dois-je me concentrer sur un autre sujet (si oui, sur quoi?)

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Comment calculer sur l'échantillon R au carré?

Je sais que cela a probablement été discuté ailleurs, mais je n'ai pas pu trouver de réponse explicite. J'essaie d'utiliser la formule pour calculer hors échantillon d'un modèle de régression linéaire, où est la somme des carrés des résidus et est la somme totale des carrés. Pour l'ensemble de formation, …

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Pourquoi une descente en pente est-elle nécessaire?

Quand nous pouvons différencier la fonction de coût et trouver des paramètres en résolvant des équations obtenues par différenciation partielle par rapport à chaque paramètre et savoir où la fonction de coût est minimale. Je pense aussi qu'il est possible de trouver plusieurs endroits où les dérivées sont nulles, ainsi …

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Y a-t-il des applications où SVM est encore supérieur?

L'algorithme SVM est assez ancien - il a été développé dans les années 1960, mais était extrêmement populaire dans les années 1990 et 2000. C'est une partie classique (et assez belle) des cours d'apprentissage automatique. Aujourd'hui, il semble que dans le traitement des médias (images, son, etc.) les réseaux de …

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Dérivée de la perte d'entropie croisée dans word2vec

J'essaie de me frayer un chemin à travers le premier ensemble de problèmes du matériel de cours en ligne stanford cs224d et j'ai des problèmes avec le problème 3A: lorsque j'utilise le modèle skip gram word2vec avec la fonction de prédiction softmax et la fonction de perte d'entropie croisée, nous …

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Qu'est-ce que la bucketisation?

J'ai fait le tour pour trouver une explication claire de la «bucketisation» dans l'apprentissage automatique sans succès. Ce que je comprends jusqu'à présent, c'est que la bucketisation est similaire à la quantification dans le traitement numérique du signal où une plage de valeurs continues est remplacée par une valeur discrète. …

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Validation croisée imbriquée - en quoi est-elle différente de la sélection de modèle via kfold CV sur le kit de formation?

Je vois souvent des gens parler de la validation croisée 5x2 comme un cas spécial de validation croisée imbriquée . Je suppose que le premier nombre (ici: 5) fait référence au nombre de plis dans la boucle intérieure et le deuxième nombre (ici: 2) fait référence au nombre de plis …

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Détection d'anomalies de séries temporelles avec Python

Je dois implémenter la détection d'anomalies sur plusieurs ensembles de données chronologiques. Je n'avais jamais fait cela auparavant et j'espérais quelques conseils. Je suis très à l'aise avec python, donc je préférerais que la solution y soit implémentée (la plupart de mon code est en python pour d'autres parties de …

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