Estatísticas e Big Data machine-learning

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Quando a regressão linear deve ser chamada de "aprendizado de máquina"?

Em um colóquio recente, o resumo do orador alegou que eles estavam usando aprendizado de máquina. Durante a palestra, a única coisa relacionada ao aprendizado de máquina foi que eles realizam regressão linear em seus dados. Depois de calcular os coeficientes de melhor ajuste no espaço de parâmetros 5D, eles …

90 regression machine-learning multiple-regression terminology definition

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Quais são as principais diferenças entre os meios K e os vizinhos K mais próximos?

Eu sei que o k-means não é supervisionado e é usado para agrupar etc, e que o k-NN é supervisionado. Mas eu queria saber diferenças concretas entre os dois?

86 machine-learning k-means k-nearest-neighbour

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Viés e variância na validação cruzada de deixar um comentário versus dobra K

Como os diferentes métodos de validação cruzada se comparam em termos de variação e tendência do modelo? Minha pergunta é parcialmente motivada por este tópico: Número ideal de dobras na validação cruzada fold : o CV de deixar um fora é sempre a melhor escolha? KKK. A resposta sugere que …

83 machine-learning variance cross-validation bias bias-variance-tradeoff

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função de ativação tanh vs função de ativação sigmóide

A função de ativação tanh é: tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 Onde , a função sigmóide, é definida como: .σ(x)σ(x)\sigma(x) σ(x)=ex1+exσ(x)=ex1+ex\sigma(x) = \frac{e^x}{1 + e^x} Questões: Realmente importa entre usar essas duas funções de ativação (tanh vs. sigma)? Qual função é …

82 machine-learning neural-networks optimization cost-maximization

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O que significa uma "solução de formulário fechado"?

Eu me deparei com o termo "solução de formulário fechado" com bastante frequência. O que significa uma solução em formato fechado? Como determinar se existe uma solução de formulário fechado para um determinado problema? Pesquisando on-line, encontrei algumas informações, mas nada no contexto do desenvolvimento de um modelo / solução …

82 regression machine-learning probability terminology stochastic-processes

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Função objetiva, função de custo, função de perda: são a mesma coisa?

No aprendizado de máquina, as pessoas falam sobre função objetiva, função de custo, função de perda. Eles são apenas nomes diferentes da mesma coisa? Quando usá-los? Se eles nem sempre se referem à mesma coisa, quais são as diferenças?

80 machine-learning terminology artificial-intelligence

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Qual é a diferença entre aprendizado fora da política e dentro da política?

O site de inteligência artificial define o aprendizado fora da política e dentro da política da seguinte maneira: "Um aluno fora da política aprende o valor da política ideal independentemente das ações do agente. Q-learning é um aluno fora da política. Um aluno fora da política aprende o valor da …

79 machine-learning reinforcement-learning artificial-intelligence

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Um exemplo: regressão do LASSO usando glmnet para resultado binário

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …

78 r self-study lasso regression interpretation anova statistical-significance survey conditional-probability independence naive-bayes graphical-model r time-series forecasting arima r forecasting exponential-smoothing bootstrap outliers r regression poisson-distribution zero-inflation genetic-algorithms machine-learning feature-selection cart categorical-data interpretation descriptive-statistics variance multivariate-analysis covariance-matrix r data-visualization generalized-linear-model binomial proportion pca matlab svd time-series correlation spss arima chi-squared curve-fitting text-mining zipf probability categorical-data distance group-differences bhattacharyya regression variance mean data-visualization variance clustering r standard-error association-measure somers-d normal-distribution integral numerical-integration bayesian clustering python pymc nonparametric-bayes machine-learning svm kernel-trick hyperparameter poisson-distribution mean continuous-data univariate missing-data dag python likelihood dirichlet-distribution r anova hypothesis-testing statistical-significance p-value rating data-imputation censoring threshold

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Ajude-me a entender as máquinas de vetores de suporte

Entendo o básico do objetivo de um Support Vector Machines em termos de classificação de um conjunto de entradas em várias classes diferentes, mas o que não entendo são alguns detalhes minuciosos. Para começar, estou um pouco confuso com o uso de Slack Variables. Qual é o seu propósito? Estou …

76 machine-learning classification svm

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Seleção de recursos para o modelo "final" ao executar validação cruzada no aprendizado de máquina

Estou ficando um pouco confuso sobre a seleção de recursos e o aprendizado de máquina e fiquei imaginando se você poderia me ajudar. Eu tenho um conjunto de dados de microarray que é classificado em dois grupos e possui milhares de recursos. Meu objetivo é obter um pequeno número de …

76 machine-learning classification cross-validation feature-selection genetics

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Por que a regressão logística não é chamada de Classificação Logística?

Como a Regressão Logística é um modelo de classificação estatística que lida com variáveis dependentes categóricas, por que não é chamado de Classificação Logística ? O nome "Regressão" não deve ser reservado aos modelos que lidam com variáveis dependentes contínuas?

75 regression machine-learning logistic classification terminology

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Melhor maneira de apresentar uma floresta aleatória em uma publicação?

Estou usando o algoritmo de floresta aleatória como um classificador robusto de dois grupos em um estudo de microarray com milhares de recursos. Qual é a melhor maneira de apresentar a floresta aleatória para que haja informações suficientes para torná-la reproduzível em um artigo? Existe um método de plotagem em …

75 r machine-learning classification random-forest microarray

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Por que usar descida de gradiente para regressão linear, quando uma solução matemática em formato fechado está disponível?

Estou participando dos cursos de aprendizado de máquina on-line e aprendi sobre a descida do gradiente para calcular os valores ideais da hipótese. h(x) = B0 + B1X por que precisamos usar a descida do gradiente se podemos encontrar facilmente os valores com a fórmula abaixo? Isso parece direto e …

74 regression machine-learning gradient-descent

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Ter um emprego na mineração de dados sem um doutorado

Há muito tempo que me interesso por mineração de dados e aprendizado de máquina , em parte porque me formei nessa área na escola, mas também porque estou realmente muito mais empolgado tentando resolver problemas que exigem um pouco mais de reflexão do que apenas programação conhecimento e cuja solução …

73 machine-learning data-mining careers phd

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Por que as redes neurais estão se tornando mais profundas, mas não mais amplas?

Nos últimos anos, as redes neurais convolucionais (ou talvez as redes neurais profundas em geral) tornaram-se cada vez mais profundas, com redes de ponta passando de 7 camadas ( AlexNet ) a 1000 camadas ( Redes Residuais) no espaço de 4 anos. A razão por trás do aumento no desempenho …

73 machine-learning classification neural-networks deep-learning conv-neural-network

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