Estatísticas e Big Data machine-learning

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RNN para intervalos de tempo irregulares?

RNNs são notavelmente bons para capturar a dependência de tempo de dados seqüenciais. No entanto, o que acontece quando os elementos da sequência não são igualmente espaçados no tempo? Por exemplo, a primeira entrada na célula LSTM acontece na segunda-feira, depois não há dados de terça a quinta-feira e, finalmente, …

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Como treinar o modelo LSTM em vários dados de séries temporais?

Como treinar o modelo LSTM em vários dados de séries temporais? Caso de uso: tenho vendas semanais de 20.000 agentes nos últimos 5 anos. Precisa prever as próximas vendas semanais para cada agente. Preciso seguir uma técnica de processamento em lote - pegue um agente de cada vez, treine o …

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Na Floresta aleatória, por que um subconjunto aleatório de recursos é escolhido no nível do nó e não no nível da árvore?

Minha pergunta: Por que a floresta aleatória considera subconjuntos aleatórios de recursos para dividir no nível do nó em cada árvore, e não no nível da árvore ? Antecedentes: isso é uma questão de história. Tin Kam Ho publicado este papel na construção de "florestas de decisão", selecionando aleatoriamente um …

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Qual é o significado dos eixos no t-SNE?

Atualmente, estou tentando entender a matemática do t-SNE . Infelizmente, ainda há uma pergunta que não consigo responder satisfatoriamente: qual é o significado real dos eixos em um gráfico t-SNE? Se eu fosse fazer uma apresentação sobre esse tópico ou incluí-lo em qualquer publicação: Como rotularia os eixos de maneira …

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Forma matricial de retropropagação com normalização em lote

A normalização de lotes foi creditada com melhorias substanciais de desempenho em redes neurais profundas. Muito material na internet mostra como implementá-lo, ativação por ativação. Eu já implementei backprop usando álgebra matricial e, como estou trabalhando em linguagens de alto nível (enquanto confio em Rcpp(e eventualmente GPUs) para multiplicação densa …

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Por que a descida do gradiente é ineficiente para grandes conjuntos de dados?

Digamos que nosso conjunto de dados contenha 1 milhão de exemplos, ou seja, , e desejamos usar a descida do gradiente para realizar uma regressão logística ou linear nesse conjunto de dados.x1,…,x106x1,…,x106x_1, \ldots, x_{10^6} O que é o método do gradiente descendente que o torna ineficiente? Lembre-se de que a …

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A regressão linear é obsoleta? [fechadas]

Fechado . Esta questão é baseada em opiniões . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela possa ser respondida com fatos e citações editando esta postagem . Fechado há 2 anos . Atualmente, estou em uma aula de regressão linear, mas …

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A otimização do PCA é convexa?

A função objetivo da Análise de Componentes Principais (PCA) é minimizar o erro de reconstrução na norma L2 (consulte a seção 2.12 aqui . Outra visão é tentar maximizar a variação na projeção. Também temos um excelente post aqui: Qual é a função objetivo do PCA ? ). Minha pergunta …

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As competições do Kaggle são vencidas por acaso?

As competições da Kaggle determinam a classificação final com base em um conjunto de testes realizado. Um conjunto de teste retido é uma amostra; pode não ser representativo da população que está sendo modelada. Como cada envio é como uma hipótese, o algoritmo que venceu a competição pode, por acaso, …

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Por que usamos o PCA para acelerar os algoritmos de aprendizado quando podemos apenas reduzir o número de recursos?

Em um curso de aprendizado de máquina, aprendi que um uso comum do PCA ( Análise de Componentes Principais ) é acelerar outros algoritmos de aprendizado de máquina. Por exemplo, imagine que você está treinando um modelo de regressão logística. Se você tiver um conjunto de treinamento para i de …

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O que são regularidades e regularização?

Estou ouvindo essas palavras cada vez mais enquanto estudo o aprendizado de máquina. De fato, algumas pessoas ganharam a medalha Fields trabalhando em regularidades de equações. Então, acho que esse é um termo que se estende da física estatística / matemática ao aprendizado de máquina. Naturalmente, várias pessoas que perguntei …

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Como saber se uma curva de aprendizado do modelo SVM sofre viés ou variância?

Criei essa curva de aprendizado e quero saber se meu modelo SVM sofre de viés ou variação? Como posso concluir isso a partir deste gráfico?

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Como ajustar (sistematicamente) a taxa de aprendizado com o Gradient Descent como o Otimizador?

Um estranho para o campo ML / DL; iniciou o curso Udacity Deep Learning, baseado no Tensorflow; fazendo a tarefa 3, problema 4; tentando ajustar a taxa de aprendizado com a seguinte configuração: Tamanho do lote 128 Número de etapas: o suficiente para preencher duas épocas Tamanhos de camadas ocultas: …

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Quando a regressão logística é adequada?

Atualmente, estou me ensinando a fazer a classificação e, especificamente, estou analisando três métodos: máquinas de vetores de suporte, redes neurais e regressão logística. O que estou tentando entender é por que a regressão logística teria um desempenho melhor do que os outros dois. Do meu entendimento da regressão logística, …

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Traduzindo o problema de aprendizado de máquina na estrutura de regressão

Suponha que eu tenha um painel de variáveis explicativas XitXitX_{it} , para i=1...Ni=1...Ni = 1 ... N , t=1...Tt=1...Tt = 1 ... T , bem como um vector de variáveis dependentes resultado binário YiTYiTY_{iT} . Então YYY é observado apenas no tempo final TTT e não em nenhum momento anterior. …

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