Estatísticas e Big Data machine-learning

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Existe algum problema de aprendizado supervisionado que as redes neurais (profundas) obviamente não poderiam superar outros métodos?

Vi pessoas envidando muitos esforços no SVM e no Kernels, e elas parecem bem interessantes como iniciantes no Machine Learning. Mas se esperamos que quase sempre possamos encontrar uma solução com desempenho superior em termos de rede neural (profunda), qual é o significado de tentar outros métodos nesta era? Aqui …

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Pré-treinamento em rede neural convolucional profunda?

Alguém viu alguma literatura sobre pré-treinamento em redes neurais convolucionais profundas? Vi apenas pré-treinamento não supervisionado em máquinas de autoencoder ou boltzman restritas.

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O SVM pode transmitir um aprendizado de exemplo por vez?

Eu tenho um conjunto de dados de streaming, exemplos estão disponíveis um de cada vez. Eu precisaria fazer uma classificação multi-classe neles. Assim que forneço um exemplo de treinamento para o processo de aprendizado, tenho que descartar o exemplo. Simultaneamente, também estou usando o modelo mais recente para realizar previsões …

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Importância relativa variável para impulsionar

Estou procurando uma explicação de como a importância da variável relativa é calculada nas árvores com gradiente de aumento que não é excessivamente geral / simplista como: As medidas são baseadas no número de vezes que uma variável é selecionada para divisão, ponderada pela melhoria ao quadrado do modelo como …

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Diferença intuitiva entre modelos de Markov ocultos e campos aleatórios condicionais

Entendo que os HMMs (modelos ocultos de Markov) são modelos generativos e os CRF são modelos discriminativos. Também entendo como os CRFs (campos aleatórios condicionais) são projetados e usados. O que eu não entendo é como eles são diferentes dos HMMs? Eu li que, no caso do HMM, só podemos …

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Por que tanh quase sempre é melhor que sigmóide como uma função de ativação?

No curso de redes neurais e aprendizado profundo de Andrew Ng, sobre o Coursera, ele diz que usar é quase sempre preferível ao .tanhtanhtanhsigmoidsigmoidsigmoid A razão que ele dá é que as saídas usando centralizam em torno de 0 em vez de 0,5 da , e isso "torna o aprendizado …

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Por que usar a regularização na regressão polinomial em vez de diminuir o grau?

Ao fazer a regressão, por exemplo, dois hiper parâmetros a serem escolhidos geralmente são a capacidade da função (por exemplo, o maior expoente de um polinômio) e a quantidade de regularização. O que me deixa confuso é por que não escolher uma função de baixa capacidade e depois ignorar qualquer …

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Detecção de Anomalia de Link na Rede Temporal

Encontrei este artigo que usa a detecção de anomalias de links para prever tópicos de tendências e achei incrivelmente intrigante: O artigo é "Descobrindo tópicos emergentes em fluxos sociais por meio da detecção de anomalias de links" . Gostaria de replicá-lo em um conjunto de dados diferente, mas não estou …

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Implementação de CRF em python

Existe uma implementação popular de campos aleatórios condicionais em Python ? Não consigo encontrar nenhum que seja amplamente usado e popular!

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Como começar com redes neurais

Sou completamente novo em redes neurais, mas estou muito interessado em entendê-las. No entanto, não é nada fácil começar. Alguém poderia recomendar um bom livro ou qualquer outro tipo de recurso? Existe uma leitura obrigatória? Sou grato por qualquer tipo de dica.

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Importância variável do SVM

Como obter uma importância variável (atributo) usando o SVM?

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Função de custo na regressão linear OLS

Estou um pouco confuso com uma palestra sobre regressão linear dada por Andrew Ng no Coursera sobre aprendizado de máquina. Lá, ele deu uma função de custo que minimiza a soma dos quadrados como: 12m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))212m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))2 \frac{1}{2m} \sum _{i=1}^m \left(h_\theta(X^{(i)})-Y^{(i)}\right)^2 Eu entendo de onde vem o . Eu acho que ele …

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Arquiteturas da CNN para regressão?

Eu tenho trabalhado em um problema de regressão em que a entrada é uma imagem e o rótulo é um valor contínuo entre 80 e 350. As imagens são de alguns produtos químicos após a reação. A cor que aparece indica a concentração de outro produto químico que resta, e …

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Qual é a diferença entre “aprendizado profundo” e modelagem multinível / hierárquica?

"Aprendizado profundo" é apenas outro termo para modelagem multinível / hierárquica? Estou muito mais familiarizado com o último que com o primeiro, mas, pelo que posso dizer, a principal diferença não está na definição deles, mas como eles são usados e avaliados dentro do domínio do aplicativo. Parece que o …

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Por que a precisão da validação está flutuando?

Eu tenho uma CNN de quatro camadas para prever a resposta ao câncer usando dados de ressonância magnética. Eu uso as ativações da ReLU para introduzir não-linearidades. A precisão e a perda do trem aumentam e diminuem monotonicamente, respectivamente. Mas, a precisão do meu teste começa a flutuar bastante. Eu …

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