Estatísticas e Big Data machine-learning

10

Por que não apenas despejar as redes neurais e o aprendizado profundo? [fechadas]

Fechado . Esta questão é baseada em opiniões . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela possa ser respondida com fatos e citações editando esta postagem . Fechado há 2 anos . Problema fundamental com aprendizagem profunda e redes neurais em …

25 machine-learning neural-networks svm deep-learning

5

Algoritmos de aprendizado de máquina para lidar com dados ausentes

Estou tentando desenvolver um modelo preditivo usando dados clínicos de alta dimensão, incluindo valores laboratoriais. O espaço de dados é escasso com amostras de 5k e 200 variáveis. A idéia é classificar as variáveis usando um método de seleção de recursos (IG, RF etc.) e usar recursos de alta classificação …

25 machine-learning missing-data

2

Intuição por trás da regressão logística

Recentemente, comecei a estudar aprendizado de máquina, mas não compreendi a intuição por trás da regressão logística . A seguir, são apresentados os fatos sobre a regressão logística. Como base para a hipótese, usamos a função sigmóide . Entendo por que é uma escolha correta, mas por que é a …

25 regression machine-learning logistic

5

Você deveria padronizar variáveis binárias?

Eu tenho um conjunto de dados com um conjunto de recursos. Alguns deles são binários ativo ou acionado, inativo ou inativo) e o restante é valorizado de verdade, por exemplo, .(1=(1=(1=0=0=0=4564.3424564.3424564.342 Eu quero alimentar esses dados para um algoritmo de aprendizado de máquina, de modo que -Score todas as características …

25 machine-learning normalization binary-data

3

Quais são as medidas para a precisão dos dados com várias etiquetas?

Considere um cenário em que você recebe as matrizes KnownLabel Matrix e PredictedLabel. Eu gostaria de medir a qualidade da matriz PredictedLabel em relação à matriz KnownLabel. Mas o desafio aqui é que a KnownLabel Matrix tem poucas linhas, apenas uma 1 e outras poucas linhas têm muitos 1's (essas …

25 machine-learning data-mining multilabel

5

Procedimento de clustering em que cada cluster tem um número igual de pontos?

Eu tenho alguns pontos em e quero agrupar os pontos para que:X= { x1, . . . , xn}X={x1,...,xn}X=\{x_1,...,x_n\}RpRpR^p Cada grupo contém um número igual de elementos de . (Suponha que o número de clusters divida .)XXXnnn Cada agrupamento é "espacialmente coeso" em algum sentido, como os agrupamentos de -eans.kkk …

25 machine-learning clustering k-means unsupervised-learning

2

Validação cruzada 10 vezes versus validação cruzada de exclusão única

Estou fazendo validação cruzada aninhada. Li que a validação cruzada de exclusão única pode ser tendenciosa (não lembro o porquê). É melhor usar a validação cruzada 10 vezes ou a validação cruzada de exclusão única, além do tempo de execução mais longo para a validação cruzada de exclusão única?

25 machine-learning cross-validation

1

O que é um estudo de ablação? E existe uma maneira sistemática de realizá-lo?

O que é um estudo de ablação? E existe uma maneira sistemática de realizá-lo? Por exemplo, eu tenho preditores em uma regressão linear que chamarei de modelo.nnn Como vou realizar um estudo de ablação para isso? Quais métricas devo usar? Uma fonte ou livro abrangente seria apreciado.

25 regression machine-learning neural-networks

1

O que são codificadores automáticos variacionais e a quais tarefas de aprendizado eles são usados?

De acordo com esta e esta resposta, os auto-codificadores parecem ser uma técnica que utiliza redes neurais para redução de dimensão. Eu gostaria de saber adicionalmente o que é um autoencoder variacional (suas principais diferenças / benefícios em relação aos autoencoders "tradicionais") e também quais são as principais tarefas de …

24 machine-learning bayesian deep-learning autoencoders variational-bayes

1

Como é válido o Bayes empírico?

Acabei de ler um ótimo livro Introdução ao Empírico Bayes . Eu pensei que o livro era ótimo, mas a criação de dados anteriores parecia errada. Fui treinado para que você elabore um plano de análise, colete dados e teste a hipótese que você determinou anteriormente em seu plano de …

24 machine-learning hypothesis-testing bayesian empirical-bayes

1

Cálculo da probabilidade marginal de amostras MCMC

Esta é uma pergunta recorrente (veja este post , este post e este post ), mas eu tenho uma opinião diferente. Suponha que eu tenha várias amostras de um amostrador genérico do MCMC. Para cada amostra , eu sei o valor da probabilidade do log e do log anterior . …

24 machine-learning bayesian sampling mcmc likelihood

2

Palavras-chave para classificação de texto: Por que não usar apenas frequências de palavras em vez de TFIDF?

Uma abordagem comum à classificação de texto é treinar um classificador a partir de um 'saco de palavras'. O usuário leva o texto para ser classificado e conta as frequências das palavras em cada objeto, seguido por algum tipo de corte para manter a matriz resultante de um tamanho gerenciável. …

24 machine-learning classification text-mining

4

O que podemos aprender sobre o cérebro humano a partir de redes neurais artificiais?

Sei que minha pergunta / título não é muito específico, tentarei esclarecê-la: As redes neurais artificiais têm projetos relativamente rígidos. É claro que, geralmente, eles são influenciados pela biologia e tentam construir um modelo matemático de redes neurais reais, mas nosso entendimento das redes neurais reais é insuficiente para a …

24 machine-learning neural-networks bioinformatics artificial-intelligence neuroscience

3

Por que as transformações de potência ou log não são ensinadas muito no aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina (ML) usa fortemente técnicas de regressão linear e logística. Ele também se baseia em técnicas de engenharia recurso ( feature transform, kernel, etc.). Porque é que nada sobre variable transformation(por exemplo power transformation) mencionados no ML? (Por exemplo, eu nunca ouvi falar em criar raiz ou …

24 regression machine-learning data-transformation

2

Laço bayesiano vs laço comum

Diferentes softwares de implementação estão disponíveis para o laço . Sei muito discutido sobre abordagem bayesiana versus abordagem freqüentista em diferentes fóruns. Minha pergunta é muito específica para o laço - Quais são as diferenças ou vantagens de laço baysiano vs laço regular ? Aqui estão dois exemplos de implementação …

24 r machine-learning linear-model lasso

Perguntas com a marcação «machine-learning»