Estatísticas e Big Data machine-learning

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Qual é a diferença entre o conjunto de testes e o conjunto de validação?

Achei isso confuso quando uso a caixa de ferramentas de redes neurais no Matlab. Ele dividiu o conjunto de dados brutos em três partes: conjunto de treinamento conjunto de validação Conjunto de teste Percebo que em muitos algoritmos de treinamento ou aprendizado, os dados geralmente são divididos em duas partes, …

431 machine-learning validation

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As duas culturas: estatística versus aprendizado de máquina?

No ano passado, li uma postagem de Brendan O'Connor no blog intitulada "Estatística versus aprendizado de máquina, lute!" que discutiu algumas das diferenças entre os dois campos. Andrew Gelman respondeu favoravelmente a isso : Simon Blomberg: Do pacote da sorte de R: Parafraseando provocativamente, 'aprendizado de máquina é estatística menos …

420 machine-learning pac-learning

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Como entender as desvantagens do K-means

K-means é um método amplamente utilizado na análise de agrupamentos. No meu entendimento, esse método NÃO requer QUALQUER suposição, ou seja, me forneça um conjunto de dados e um número pré-especificado de clusters, k, e apenas aplico esse algoritmo que minimiza a soma dos erros ao quadrado (SSE), o cluster …

365 machine-learning clustering data-mining k-means

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Ensacamento, aumento e empilhamento no aprendizado de máquina

Quais são as semelhanças e diferenças entre estes três métodos: Bagagem, Boosting, Empilhamento? Qual é o melhor? E porque? Você pode me dar um exemplo para cada um?

245 machine-learning boosting ensemble bagging model-averaging

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Por que a distância euclidiana não é uma boa métrica em grandes dimensões?

Li que "a distância euclidiana não é uma boa distância em grandes dimensões". Acho que essa afirmação tem algo a ver com a maldição da dimensionalidade, mas o que exatamente? Além disso, o que são 'altas dimensões'? Tenho aplicado clustering hierárquico usando distância euclidiana com 100 recursos. Até quantos recursos …

240 machine-learning clustering distance-functions metric high-dimensional

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Qual é a diferença entre mineração de dados, estatística, aprendizado de máquina e IA?

Qual é a diferença entre mineração de dados, estatística, aprendizado de máquina e IA? Seria correto dizer que são quatro campos tentando resolver problemas muito semelhantes, mas com abordagens diferentes? O que exatamente eles têm em comum e onde eles diferem? Se existe algum tipo de hierarquia entre eles, qual …

208 machine-learning data-mining

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Como saber que seu problema de aprendizado de máquina é inútil?

Imagine um cenário padrão de aprendizado de máquina: Você é confrontado com um grande conjunto de dados multivariado e tem uma compreensão bastante embaçada dele. O que você precisa fazer é fazer previsões sobre alguma variável com base no que você tem. Como de costume, você limpa os dados, analisa …

207 machine-learning forecasting modeling model-selection forecastability

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O que a camada oculta em uma rede neural calcula?

Tenho certeza de que muitas pessoas responderão com links para 'deixe-me pesquisar no google por você', então quero dizer que tentei descobrir isso, por favor, perdoe minha falta de compreensão aqui, mas não consigo descobrir como o implementação prática de uma rede neural realmente funciona. Entendo a camada de entrada …

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Por que o repentino fascínio por tensores?

Ultimamente, tenho notado que muitas pessoas estão desenvolvendo equivalentes a tensores de vários métodos (fatoração de tensão, núcleos de tensor, tensores para modelagem de tópicos etc.). Estou me perguntando, por que o mundo de repente é fascinado por tensores? Existem trabalhos recentes / resultados padrão que são particularmente surpreendentes, que …

171 machine-learning references matrix linear-algebra tensor

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ROC vs curvas de precisão e recuperação

Eu entendo as diferenças formais entre eles, o que eu quero saber é quando é mais relevante usar um vs. o outro. Eles sempre fornecem informações complementares sobre o desempenho de um determinado sistema de classificação / detecção? Quando é razoável fornecer os dois, digamos, em um artigo? em vez …

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Generativo x discriminativo

Eu sei que generativo significa "baseado em " e discriminativo significa "baseado em ", mas estou confuso em vários pontos:P( x , y)P(x,y)P(x,y)P( y| x)P(y|x)P(y|x) A Wikipedia (+ muitas outras ocorrências na web) classificam coisas como SVMs e árvores de decisão como discriminatórias. Mas estes nem sequer têm interpretações probabilísticas. …

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Quais são as vantagens do ReLU sobre a função sigmóide em redes neurais profundas?

O estado da arte da não linearidade é usar unidades lineares retificadas (ReLU) em vez da função sigmóide em redes neurais profundas. Quais são as vantagens? Sei que treinar uma rede quando o ReLU é usado seria mais rápido e com inspiração biológica, quais são as outras vantagens? (Ou seja, …

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Treinando com o conjunto de dados completo após a validação cruzada?

É sempre uma boa ideia treinar com o conjunto de dados completo após a validação cruzada ? Dito de outra forma, é correto treinar com todas as amostras no meu conjunto de dados e não poder verificar se esse acessório específico se encaixa demais ? Alguns antecedentes sobre o problema: …

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Escolha de K na validação cruzada K-fold

Eu tenho usado o KKK validação cruzada fold algumas vezes agora para avaliar o desempenho de alguns algoritmos de aprendizagem, mas eu sempre fui intrigado a respeito de como eu deveria escolher o valor de KKK . Eu sempre vi e usei um valor de K= 10K=10K = 10 , …

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Qual é a influência de C em SVMs com kernel linear?

Atualmente, estou usando um SVM com um kernel linear para classificar meus dados. Não há erro no conjunto de treinamento. Tentei vários valores para o parâmetro ( 10 - 5 , … , 10 2 ). Isso não alterou o erro no conjunto de teste.CCC10- 5, ... , 10210-5,...,10210^{-5}, \dots, …

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