Statistiques et Big Data machine-learning

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Inférence variationnelle versus MCMC: quand choisir l'un plutôt que l'autre?

Je pense que j'ai une idée générale de VI et de MCMC, y compris les différentes saveurs de MCMC telles que l’échantillonnage de Gibbs, Metropolis Hastings, etc. Ce document fournit un magnifique exposé des deux méthodes. J'ai les questions suivantes: Si je souhaite faire l'inférence bayésienne, pourquoi choisirais-je une méthode …

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Comment gérer un modèle de prédiction «autodestructeur»?

Je regardais une présentation d'un spécialiste du blanchiment d'argent chez un grand détaillant, où ils avaient développé un modèle permettant de prévoir les événements de rupture de stock. Supposons un instant que, avec le temps, leur modèle devienne très précis, ne serait-il pas en quelque sorte "autodestructeur"? Autrement dit, si …

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Points à considérer sur les programmes de maîtrise en statistiques

C'est la saison d'admission pour les écoles supérieures. Je (et de nombreux étudiants comme moi) essaie maintenant de choisir le programme de statistiques à choisir. Quelles sont les choses que ceux d’entre vous qui travaillent avec les statistiques suggèrent que nous considérions les programmes de maîtrise en statistiques? Existe-t-il des …

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Créer un «score de certitude» à partir des votes dans des forêts aléatoires?

Je cherche à former un classificateur qui établira une distinction entre les objets Type Aet ceux Type Bdont le nombre d’apprentissage est relativement important, soit environ 10 000 objets, dont la moitié environ Type Aet la moitié Type B. Le jeu de données comprend 100 entités continues détaillant les propriétés …

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Plateformes de cloud computing pour l'apprentissage automatique [fermé]

J'ai une petite liste de sociétés qui fournissent une plate-forme pour l'exécution de scripts R, python ou octave sur des clusters construits au-dessus d'Amazon EC2. Y a-t-il d'autres noms que je devrais ajouter? Nuages de nuages Opani crata

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Apprentissage automatique: devrais-je utiliser une perte d'entropie croisée ou d'entropie croisée binaire pour les prédictions binaires?

Tout d'abord, j'ai réalisé que si je devais effectuer des prédictions binaires, je devais créer au moins deux classes en effectuant un encodage à chaud. Est-ce correct? Cependant, l'entropie croisée binaire est-elle réservée aux prédictions avec une seule classe? Si je devais utiliser une perte catégorique d'entropie croisée que l'on …

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Augmentation de gradient pour la régression linéaire - pourquoi cela ne fonctionne-t-il pas?

Lors de l'apprentissage de Gradient Boosting, je n'ai jamais entendu parler de contraintes concernant les propriétés d'un "classificateur faible" que la méthode utilise pour construire et modéliser un modèle. Cependant, je ne pouvais pas imaginer une application de Go utilisant une régression linéaire, et en fait, après avoir effectué certains …

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PCA et train / test split

J'ai un jeu de données pour lequel j'ai plusieurs jeux d'étiquettes binaires. Pour chaque ensemble d'étiquettes, je forme un classificateur, en l'évaluant par validation croisée. Je souhaite réduire la dimensionnalité à l'aide de l'analyse en composantes principales (ACP). Ma question est: Est-il possible d'effectuer l'APC une fois pour l'ensemble de …

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Quelles sont les différences entre le codage fragmenté et le codeur automatique?

Le codage clairsemé est défini comme l’apprentissage d’un ensemble trop complet de vecteurs de base pour représenter les vecteurs d’entrée (<- pourquoi voulons-nous cela). Quelles sont les différences entre le codage fragmenté et le codeur automatique? Quand utiliserons-nous le codage fragmenté et l'auto-codeur?

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Jeu de données libre pour la classification très haute dimension [fermé]

Quels sont les ensembles de données librement disponibles pour la classification avec plus de 1000 entités (ou des points d’échantillons s’il contient des courbes)? Il existe déjà un wiki de la communauté sur les jeux de données gratuits: Recherche d'échantillons de données disponibles gratuitement Mais ici, il serait bien d’avoir …

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Peut-on sur-adapter en apprenant des algorithmes d’apprentissage automatique en utilisant CV / Bootstrap?

Cette question est peut-être trop ouverte pour obtenir une réponse définitive, mais j'espère que non. Les algorithmes d'apprentissage machine, tels que SVM, GBM, Random Forest, etc., ont généralement quelques paramètres libres qui, au-delà de certaines indications empiriques, doivent être adaptés à chaque jeu de données. Cela se fait généralement avec …

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Comment interpréter la diminution moyenne de l'exactitude et la diminution moyenne de GINI dans les modèles de forêt aléatoire

J'ai du mal à comprendre comment interpréter la sortie d'importance variable du paquet Random Forest. La diminution moyenne de la précision est généralement décrite comme "la diminution de la précision du modèle due à la permutation des valeurs dans chaque fonction". S'agit-il d'une déclaration concernant la fonctionnalité dans son ensemble …

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Qu'est-ce qu'un modèle bayésien?

Puis-je appeler un modèle dans lequel le théorème de Bayes est utilisé comme un "modèle bayésien"? Je crains qu'une telle définition ne soit trop large. Alors, quel est exactement un modèle bayésien?

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Quel est le côté faible des arbres de décision?

Les arbres de décision semblent être une méthode d’apprentissage automatique très compréhensible. Une fois créé, il peut être facilement inspecté par un humain, ce qui constitue un avantage considérable pour certaines applications. Quels sont les inconvénients pratiques des arbres de décision?

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Data mining: Comment dois-je m'y prendre pour trouver la forme fonctionnelle?

Je suis curieux de savoir les procédures reproductibles qui peuvent être utilisées pour découvrir la forme fonctionnelle de la fonction y = f(A, B, C) + error_termoù mon entrée est seulement un ensemble d'observations ( y, A, Bet C). Veuillez noter que la forme fonctionnelle de fest inconnue. Considérez le …

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