Estatísticas e Big Data machine-learning

8

Como calcular a precisão / recall para a classificação multiclass-multilabel?

Eu estou querendo saber como calcular medidas de precisão e recall para classificação de várias etiquetas multiclass, ou seja, classificação onde há mais de dois rótulos e onde cada instância pode ter vários rótulos?

72 machine-learning classification precision-recall multi-class

7

A distância euclidiana geralmente não é boa para dados esparsos?

Vi em algum lugar que distâncias clássicas (como a distância euclidiana) se tornam fracamente discriminantes quando temos dados multidimensionais e esparsos. Por quê? Você tem um exemplo de dois vetores de dados esparsos em que a distância euclidiana não apresenta bom desempenho? Nesse caso, que semelhança devemos usar?

72 machine-learning clustering data-mining sparse euclidean

2

Resolução de parâmetros de regressão em forma fechada versus descida de gradiente

No curso de aprendizado de máquina de Andrew Ng , ele introduz a regressão linear e a regressão logística e mostra como ajustar os parâmetros do modelo usando a descida do gradiente e o método de Newton. Eu sei que a descida gradiente pode ser útil em algumas aplicações de …

71 regression machine-learning logistic gradient-descent

8

Habilidades difíceis de encontrar em aprendizes de máquina?

Parece que a mineração de dados e o aprendizado de máquina se tornaram tão populares que agora quase todo estudante de CS conhece classificadores, agrupamentos, PNL estatística ... etc. Portanto, parece que encontrar mineradores de dados não é algo difícil hoje em dia. Minha pergunta é: Quais são as habilidades …

71 machine-learning data-mining

9

Qual algoritmo devo usar para detectar anomalias em séries temporais?

fundo Estou trabalhando no Network Operations Center, monitoramos os sistemas de computadores e seu desempenho. Uma das principais métricas a serem monitoradas é o número de visitantes \ clientes atualmente conectados aos nossos servidores. Para torná-lo visível, nós (equipe de operações) coletamos métricas como dados de séries temporais e desenhamos …

70 machine-learning time-series python computational-statistics anomaly-detection

1

Como dividir o conjunto de dados para validação cruzada, curva de aprendizado e avaliação final?

Qual é a estratégia apropriada para dividir o conjunto de dados? I pedir feedback sobre a abordagem seguinte (não sobre os parâmetros individuais como test_sizeou n_iter, mas se eu usasse X, y, X_train, y_train, X_test, e y_testde forma adequada e se a sequência faz sentido): (estendendo este exemplo da documentação …

70 machine-learning cross-validation python scikit-learn

4

Como ajustar os hiperparâmetros das árvores xgboost?

Eu tenho dados de desequilíbrio de classe e quero ajustar os hiperparâmetros da trança impulsionada usando xgboost. Questões Existe um equivalente de gridsearchcv ou randomsearchcv para xgboost? Caso contrário, qual é a abordagem recomendada para ajustar os parâmetros do xgboost?

68 machine-learning cross-validation xgboost boosting

6

Seleção variável para modelagem preditiva realmente necessária em 2016?

Esta pergunta foi feita no CV há alguns anos atrás, parece que vale a pena repensar à luz de 1) ordem de magnitude melhor tecnologia computacional (por exemplo, computação paralela, HPC etc) e 2) técnicas mais recentes, por exemplo [3]. Primeiro, algum contexto. Vamos supor que o objetivo não seja …

67 machine-learning modeling feature-selection model-selection prediction

3

Maneira correta de usar rede neural recorrente para análise de séries temporais

As redes neurais recorrentes diferem das "regulares" pelo fato de terem uma camada de "memória". Devido a essa camada, as NNs recorrentes devem ser úteis na modelagem de séries temporais. No entanto, não sei se entendi corretamente como usá-los. Digamos que possuo as seguintes séries temporais (da esquerda para a …

67 time-series machine-learning neural-networks

4

O que torna o núcleo gaussiano tão mágico para o PCA e também em geral?

Eu estava lendo sobre o kernel PCA ( 1 , 2 , 3 ) com núcleos gaussianos e polinomiais. Como o kernel gaussiano separa aparentemente qualquer tipo de dados não lineares excepcionalmente bem? Por favor, faça uma análise intuitiva, bem como uma análise matematicamente envolvida, se possível. O que é …

67 machine-learning pca svm kernel-trick

4

Função Softmax vs Sigmoid no classificador Logístico?

O que decide a escolha da função (Softmax vs Sigmoid) em um classificador Logístico? Suponha que existem 4 classes de saída. Cada uma das funções acima fornece as probabilidades de cada classe ser a saída correta. Então, qual levar para um classificador?

63 machine-learning logistic classification softmax

3

Qual é a diferença entre uma rede neural e uma rede de crenças profundas?

Estou tendo a impressão de que, quando as pessoas estão se referindo a uma rede de "crenças profundas", essa é basicamente uma rede neural, mas muito grande. Isso está correto ou uma profunda rede de crenças também implica que o algoritmo em si é diferente (ou seja, nenhuma rede neural …

62 machine-learning neural-networks deep-learning deep-belief-networks

2

Por que apenas três partições? (treinamento, validação, teste)

Quando você está tentando ajustar modelos a um grande conjunto de dados, o conselho comum é particionar os dados em três partes: o conjunto de dados de treinamento, validação e teste. Isso ocorre porque os modelos geralmente têm três "níveis" de parâmetros: o primeiro "parâmetro" é a classe do modelo …

61 machine-learning model-selection data-mining

9

Como e por que a normalização e o dimensionamento de recursos funcionam?

Vejo que muitos algoritmos de aprendizado de máquina funcionam melhor com cancelamento médio e equalização de covariância. Por exemplo, as Redes Neurais tendem a convergir mais rapidamente, e o K-Means geralmente oferece melhores agrupamentos com recursos pré-processados. Não vejo a intuição por trás dessas etapas de pré-processamento levar a um …

61 machine-learning neural-networks covariance normalization

8

Como posso ajudar a garantir que os dados de teste não vazem para os dados de treinamento?

Suponha que tenhamos alguém construindo um modelo preditivo, mas que alguém não seja necessariamente versado em princípios estatísticos ou de aprendizado de máquina adequados. Talvez estejamos ajudando essa pessoa enquanto ela está aprendendo, ou talvez essa pessoa esteja usando algum tipo de pacote de software que requer conhecimento mínimo para …

60 machine-learning classification predictive-models cross-validation out-of-sample

Perguntas com a marcação «machine-learning»