Estatísticas e Big Data machine-learning

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Como lidar com a diferença entre a distribuição do conjunto de teste e o conjunto de treinamento?

Penso que uma suposição básica de aprendizado de máquina ou estimativa de parâmetros é que os dados invisíveis vêm da mesma distribuição que o conjunto de treinamento. No entanto, em alguns casos práticos, a distribuição do conjunto de testes será quase diferente do conjunto de treinamento. Digamos um problema de …

23 machine-learning classification skewness unbalanced-classes multi-class

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As técnicas de aprendizado de máquina são "algoritmos de aproximação"?

Recentemente, houve uma pergunta semelhante ao ML na troca de pilha de teoria, e eu postei uma resposta recomendando o método de Powell, descida de gradiente, algoritmos genéticos ou outros "algoritmos de aproximação". Em um comentário, alguém me disse que esses métodos eram "heurísticos" e não "algoritmos de aproximação" e …

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Sites para competições de modelagem preditiva

Participo de competições de modelagem preditiva no Kaggle , TunedIt e CrowdAnalytix . Acho que esses sites são uma boa maneira de se exercitar para estatísticas / aprendizado de máquina. Existem outros sites que eu deva conhecer? Como vocês se sentem sobre as competições em que o anfitrião pretende lucrar …

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Alternativas às árvores de classificação, com melhor desempenho preditivo (por exemplo: CV)?

Estou procurando uma alternativa para as árvores de classificação que possam gerar melhor poder preditivo. Os dados com os quais estou lidando têm fatores para as variáveis explicativas e explicadas. Lembro-me de cruzar florestas aleatórias e redes neurais nesse contexto, embora nunca as tenha experimentado antes. Existe outro bom candidato …

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Explicação do min_child_weight no algoritmo xgboost

A definição do parâmetro min_child_weight no xgboost é fornecida como: soma mínima do peso da instância (hessian) necessária em uma criança. Se a etapa de partição em árvore resultar em um nó folha com a soma do peso da instância menor que min_child_weight, o processo de criação desistirá de particionar …

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Como funciona o reforço?

Qual é a maneira mais fácil de entender o reforço? Por que não aumenta classificadores muito fracos "até o infinito" (perfeição)?

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Estatísticas suficientes para leigos

Alguém pode explicar estatísticas suficientes em termos muito básicos? Eu tenho experiência em engenharia e já passei por muitas coisas, mas não consegui encontrar uma explicação intuitiva.

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Por que a função de custo das redes neurais não é convexa?

Existe uma discussão semelhante aqui (a função de custo da rede neural não é convexa? ), Mas não consegui entender os pontos nas respostas e minha razão para perguntar novamente, esperando que isso esclareça alguns problemas: Se estou usando soma de função de custo diferença de quadrados, sou em última …

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Retropropagação gradiente através de conexões de salto ResNet

Estou curioso para saber como os gradientes são propagados novamente através de uma rede neural usando módulos ResNet / pular conexões. Eu já vi algumas perguntas sobre o ResNet (por exemplo, rede neural com conexões de camada de salto ), mas esta pergunta especificamente sobre a propagação de retorno de …

22 machine-learning neural-networks conv-neural-network gradient-descent backpropagation

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Relu vs Sigmoid vs Softmax como neurônios da camada oculta

Eu estava jogando com uma rede neural simples, com apenas uma camada oculta, da Tensorflow, e tentei diferentes ativações para a camada oculta: Relu Sigmoid Softmax (bem, normalmente o softmax é usado na última camada ..) Relu oferece a melhor precisão de trem e precisão de validação. Não sei bem …

22 machine-learning neural-networks conv-neural-network tensorflow sigmoid-curve

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Qual é o nome deste gráfico que mostra taxas positivas falsas e verdadeiras e como é gerado?

A imagem abaixo mostra uma curva contínua de taxas de falsos positivos vs. taxas de verdadeiros positivos: No entanto, o que não entendo imediatamente é como essas taxas estão sendo calculadas. Se um método é aplicado a um conjunto de dados, ele possui uma certa taxa de FP e uma …

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Escolhendo entre as regras de pontuação adequadas

A maioria dos recursos sobre regras de pontuação adequadas menciona várias regras de pontuação diferentes, como perda de log, pontuação de Brier ou pontuação esférica. No entanto, eles geralmente não dão muita orientação sobre as diferenças entre eles. (Anexo A: Wikipedia .) Escolher o modelo que maximiza a pontuação logarítmica …

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Próximos passos após “Raciocínio Bayesiano e Aprendizado de Máquina”

Atualmente, estou estudando "Raciocínio Bayesiano e Aprendizado de Máquina", de David Barber, e é um livro extremamente bem escrito e envolvente para aprender os fundamentos. Então, uma pergunta para alguém que já fez isso. Quais são os próximos livros que devo ler depois de ter proficiência razoável na maioria dos …

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É importante que os estatísticos aprendam o aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é um assunto importante para qualquer estatístico se familiarizar? Parece que o aprendizado de máquina é estatística. Por que os programas de estatística (graduação e pós-graduação) não exigem aprendizado de máquina?

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Máquinas Boltzmann restritas versus redes neurais multicamadas

Eu estava querendo experimentar com uma rede neural um problema de classificação que estou enfrentando. Encontrei artigos que falam de RBMs. Mas pelo que entendi, eles não são diferentes de ter uma rede neural multicamada. Isso é preciso? Além disso, trabalho com R e não estou vendo nenhum pacote enlatado …

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