Estatísticas e Big Data machine-learning

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Uma lista de funções de custo usadas em redes neurais, juntamente com aplicativos

Quais são as funções de custo comuns usadas na avaliação do desempenho de redes neurais? Detalhes (fique à vontade para pular o restante desta pergunta, minha intenção aqui é simplesmente fornecer esclarecimentos sobre a notação que as respostas podem usar para ajudá-las a serem mais compreensíveis para o leitor em …

133 machine-learning neural-networks

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Por que o método de Newton não é amplamente utilizado no aprendizado de máquina?

Isso é algo que me incomoda há um tempo e eu não consegui encontrar respostas satisfatórias online, então aqui vai: Depois de revisar um conjunto de palestras sobre otimização convexa, o método de Newton parece ser um algoritmo muito superior ao da descida do gradiente para encontrar soluções globalmente ótimas, …

132 machine-learning optimization gradient-descent hessian

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Obtendo conhecimento de uma floresta aleatória

Florestas aleatórias são consideradas caixas pretas, mas recentemente eu estava pensando que conhecimento pode ser obtido de uma floresta aleatória? O mais óbvio é a importância das variáveis, na variante mais simples isso pode ser feito apenas calculando o número de ocorrências de uma variável. A segunda coisa que eu …

127 machine-learning data-mining interaction random-forest cart

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Árvore de aumento de gradiente vs floresta aleatória

O aumento da árvore de gradiente, conforme proposto por Friedman, usa as árvores de decisão como aprendizes básicos. Gostaria de saber se devemos tornar a árvore de decisão básica o mais complexa possível (totalmente crescida) ou mais simples? Existe alguma explicação para a escolha? A floresta aleatória é outro método …

110 machine-learning random-forest cart boosting ensemble

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Detectando um rosto em um banco de dados de imagens faciais

Estou trabalhando em um pequeno projeto que envolve os rostos dos usuários do twitter através de suas fotos de perfil. Um problema que encontrei é que, depois de filtrar todas as imagens, exceto as fotos nítidas, uma porcentagem pequena, mas significativa, dos usuários do twitter usa uma foto de Justin …

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Como funciona uma máquina de vetor de suporte (SVM)?

Como é que uma máquina de suporte vetorial (SVM) trabalho, eo que o diferencia de outros classificadores lineares, como o Perceptron Linear , Linear Análise discriminante , ou regressão logística ? * (* Estou pensando em termos das motivações subjacentes ao algoritmo, estratégias de otimização, recursos de generalização e complexidade …

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Quais habilidades são necessárias para realizar análises estatísticas em larga escala?

Muitos trabalhos estatísticos exigem experiência com dados em grande escala. Quais são os tipos de habilidades estatísticas e computacionais que seriam necessárias para trabalhar com grandes conjuntos de dados. Por exemplo, que tal construir modelos de regressão com um conjunto de dados com 10 milhões de amostras?

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Por que a precisão não é a melhor medida para avaliar modelos de classificação?

Essa é uma pergunta geral que foi feita indiretamente várias vezes aqui, mas falta uma única resposta autoritativa. Seria ótimo ter uma resposta detalhada para isso para referência. A precisão , a proporção de classificações corretas entre todas as classificações, é uma medida muito simples e muito "intuitiva", mas pode …

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Árvores de inferência condicional versus árvores de decisão tradicionais

Alguém pode explicar as principais diferenças entre árvores de inferência condicional ( ctreedo partypacote em R) em comparação com os algoritmos mais tradicionais da árvore de decisão (como rpartem R)? O que diferencia as árvores de IC? Forças e fraquezas? Atualização: Analisei o artigo de Horthorn et al. Que Chi …

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Como explicar intuitivamente o que é um kernel?

Muitos classificadores de aprendizado de máquina (por exemplo, máquinas de vetores de suporte) permitem especificar um kernel. Qual seria uma maneira intuitiva de explicar o que é um kernel? Um aspecto em que tenho pensado é a distinção entre núcleos lineares e não lineares. Em termos simples, eu poderia falar …

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Como selecionar o kernel para SVM?

Ao usar o SVM, precisamos selecionar um kernel. Gostaria de saber como selecionar um kernel. Algum critério na seleção do kernel?

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É possível treinar uma rede neural sem retropropagação?

Muitos livros e tutoriais de redes neurais gastam muito tempo com o algoritmo de retropropagação, que é essencialmente uma ferramenta para calcular o gradiente. Vamos supor que estamos construindo um modelo com ~ 10K parâmetros / pesos. É possível executar a otimização usando alguns algoritmos de otimização sem gradiente? Eu …

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Como você calcula a precisão e o recall para a classificação multiclasse usando a matriz de confusão?

Gostaria de saber como calcular precisão e recordar usando uma matriz de confusão para um problema de classificação de várias classes. Especificamente, uma observação só pode ser atribuída à sua classe / rótulo mais provável. Eu gostaria de calcular: Precisão = TP / (TP + FP) Rechamada = TP / …

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O que é uma camada de incorporação em uma rede neural?

Em muitas bibliotecas de redes neurais, existem 'camadas de incorporação', como em Keras ou Lasagne . Não sei se entendi sua função, apesar de ler a documentação. Por exemplo, na documentação do Keras, ele diz: Transforme números inteiros positivos (índices) em vetores densos de tamanho fixo, por exemplo. [[4], [20]] …

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Explicar “Maldição da dimensionalidade” para uma criança

Ouvi muitas vezes sobre a maldição da dimensionalidade, mas de alguma forma ainda não consigo entender a ideia, está tudo nebuloso. Alguém pode explicar isso da maneira mais intuitiva, como você explicaria a uma criança, para que eu (e os outros confusos como eu sou) entendesse isso definitivamente? EDITAR: Agora, …

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