Estatísticas e Big Data machine-learning

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A floresta aleatória e o reforço são paramétricos ou não paramétricos?

Lendo a excelente modelagem estatística: As duas culturas (Breiman 2001) , podemos aproveitar toda a diferença entre modelos estatísticos tradicionais (por exemplo, regressão linear) e algoritmos de aprendizado de máquina (por exemplo, Bagging, Random Forest, Boosted trees ...). Breiman critica os modelos de dados (paramétricos) porque eles se baseiam na …

13 machine-learning data-mining random-forest boosting bagging

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Qual é a diferença entre seleção de recurso e redução de dimensionalidade?

Eu sei que a seleção de recursos e a redução de dimensionalidade visam reduzir o número de recursos no conjunto original de recursos. Qual é a diferença exata entre os dois se estivermos fazendo a mesma coisa nos dois?

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A comunidade de aprendizado de máquina está abusando "condicionada" e "parametrizada por"?

Digamos, é dependente de α . Rigorosamente falando,XXXαα\alpha se e α são variáveis aleatórias, poderíamos escrever p ( X ∣ α ) ;XXXαα\alphap ( X∣ α )p(X∣α)p(X\mid\alpha) no entanto, se é uma variável aleatória e α é um parâmetro, temos que escrever p ( X ; α ) .XXXαα\alphap ( …

13 machine-learning terminology

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Como a validação cruzada é diferente da espionagem de dados?

Acabei de terminar "Uma Introdução à Aprendizagem Estatística" . Perguntei-me se o uso da validação cruzada para encontrar os melhores parâmetros de ajuste para várias técnicas de aprendizado de máquina é diferente da espionagem de dados. Estamos verificando repetidamente qual valor do parâmetro de ajuste resulta em um melhor resultado …

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Floresta aleatória em dados estruturados em vários níveis / hierárquicos

Eu sou bastante novo em aprendizado de máquina, técnicas CART e similares, e espero que minha ingenuidade não seja muito óbvia. Como a Random Forest lida com estruturas de dados hierárquicas / multiníveis (por exemplo, quando a interação entre níveis é interessante)? Ou seja, conjuntos de dados com unidades de …

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Devo usar o Kernel Trick sempre que possível para dados não lineares?

Recentemente, aprendi sobre o uso do truque Kernel, que mapeia dados em espaços dimensionais mais altos, na tentativa de linearizar os dados nessas dimensões. Existem casos em que devo evitar o uso dessa técnica? É apenas uma questão de encontrar a função correta do kernel? Para dados lineares, é claro …

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Como um perceptron multiclasse pode funcionar?

Não tenho formação em matemática, mas entendo como o Perceptron simples funciona e acho que entendo o conceito de um hiperplano (imagino-o geometricamente como um plano no espaço 3D que separa duas nuvens de pontos, assim como uma linha separa nuvens de dois pontos no espaço 2D). Mas não entendo …

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Quando registrar / expandir suas variáveis ao usar modelos aleatórios de floresta?

Estou fazendo regressão usando florestas aleatórias para prever preços com base em vários atributos. O código é escrito em Python usando o Scikit-learn. Como você decide se deve transformar suas variáveis usando exp/ logantes de usá-las para se ajustar ao modelo de regressão? É necessário ao usar uma abordagem do …

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Até que ponto o auto-estudo me leva?

Nunca participei de um curso oficial ou estruturado de análise de dados ou aprendizado de máquina (além das ofertas on-line recentes) e aprendi a maior parte do que sei lendo e testando as coisas. Sei que estou longe de conseguir um emprego. Minha pergunta não é o que é melhor …

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Construção e normalização de recursos no aprendizado de máquina

Digamos que eu queira criar um Classificador Logístico para um filme M. Meus recursos seriam algo como idade da pessoa, gênero, ocupação, local. Portanto, o conjunto de treinamento seria algo como: Idade Sexo Ocupação Localização Gosto (1) / Não gosto (0) 23 M Software EUA 1 24 M Médico Reino …

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Técnicas de agrupamento apropriadas para dados temporais?

Eu tenho dados temporais de frequências de atividade. Quero identificar clusters nos dados que indicam períodos distintos de tempo com níveis de atividade semelhantes. Idealmente, quero identificar os clusters sem especificar o número de clusters a priori. Quais são as técnicas de clustering apropriadas? Se minha pergunta não contém informações …

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Recursos para aprender a implementar métodos de conjunto

Entendo teoricamente (mais ou menos) como eles funcionariam, mas não tenho certeza de como usar um método de conjunto (como votação, misturas ponderadas etc.). Quais são os bons recursos para implementar métodos de ensemble? Existem recursos específicos em relação à implementação em Python? EDITAR: Para esclarecer alguns com base na …

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Quais são os periódicos bons e disponíveis gratuitamente para acompanhar os últimos desenvolvimentos no aprendizado de máquina?

Sinta-se à vontade para substituir 'diários' por qualquer outro portal útil de conhecimento. Estou interessado em acompanhar os novos desenvolvimentos no aprendizado de máquina, com vistas a aplicações práticas. Não sou um acadêmico que deseja publicar meu próprio trabalho (pelo menos não neste campo), mas quero estar ciente de possíveis …

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Alternativas rápidas ao algoritmo EM

Existem alternativas rápidas para o algoritmo EM para aprender modelos com variáveis latentes (especialmente pLSA)? Eu estou bem em sacrificar a precisão em favor da velocidade.

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Existem tutoriais sobre a teoria das probabilidades bayesianas ou modelos gráficos por exemplo?

Eu já vi referências ao aprendizado da teoria das probabilidades bayesianas em R, e eu queria saber se há mais como isso, talvez especificamente em Python? Voltado para o aprendizado da teoria da probabilidade bayesiana, inferência, estimativa da máxima verossimilhança, modelos gráficos e o tipo?

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