Estatísticas e Big Data machine-learning

4

Construindo interfaces MATLAB e R para C5.0 de Ross Quinlan

Estou pensando em construir interfaces MATLAB e R para Ross Quinlan 's C5.0 (para aqueles que não estão familiarizados com ele, C5.0 é um pacote de algoritmo de árvore de decisão e software; uma extensão de C4.5 ), e eu estou tentando ter uma idéia dos componentes que eu precisaria …

10 r machine-learning matlab

1

Os processos estocásticos, como o processo gaussiano / processo de Dirichlet, têm densidades? Caso contrário, como a regra de Bayes pode ser aplicada a eles?

O processo de Dirichlet e o processo gaussiano são frequentemente referidos como "distribuições sobre funções" ou "distribuições sobre distribuições". Nesse caso, posso falar significativamente sobre a densidade de uma função em um GP? Ou seja, o Processo Gaussiano ou o Dirichlet têm alguma noção de densidade de probabilidade? Se não, …

10 machine-learning probability bayesian nonparametric nonparametric-bayes

3

regressão gaussiana de processos para grandes conjuntos de dados

Eu tenho aprendido sobre a regressão do processo gaussiano a partir de vídeos on-line e anotações de aula. Meu entendimento é que, se tivermos um conjunto de dados com pontos, assumiremos que os dados são amostrados de um gaussiano multivariado dimensional. Portanto, minha pergunta está no caso em que são …

10 machine-learning probability inference gaussian-process multivariate-regression

2

Objetivo do ruído de Dirichlet no artigo AlphaZero

Nos artigos AlphaGo Zero e AlphaZero do DeepMind , eles descrevem a adição de ruído Dirichlet às probabilidades anteriores de ações do nó raiz (estado da placa) na Monte Carlo Tree Search: Exploração adicional é obtida adicionando ruído Dirichlet às probabilidades anteriores no nó raiz , especificamente , em que …

10 machine-learning neural-networks dirichlet-distribution

1

Por que os recursos aleatórios de Fourier não são negativos?

Os recursos aleatórios de Fourier fornecem aproximações às funções do kernel. Eles são usados para vários métodos de kernel, como SVMs e processos gaussianos. Hoje, tentei usar a implementação do TensorFlow e obtive valores negativos para metade dos meus recursos. Pelo que entendi, isso não deveria acontecer. Então, voltei ao …

10 machine-learning kernel-smoothing feature-construction tensorflow fourier-transform

1

Análise complexa, análise funcional para uma compreensão mais profunda Machine Learning

Quero aprofundar o aprendizado de máquina (teoria e aplicação em finanças). Quero perguntar qual a relevância da análise complexa e da análise funcional como base para o Machine Learning? Preciso aprender esses assuntos ou devo me concentrar em outro tópico (se sim, em qual?)

10 machine-learning pac-learning

1

Como calcular a amostra R ao quadrado?

Sei que isso provavelmente já foi discutido em outro lugar, mas não consegui encontrar uma resposta explícita. Estou tentando usar a fórmula para calcular fora da amostra de um modelo de regressão linear, em que é a soma dos resíduos quadrados e é a soma total dos quadrados. Para o …

10 regression machine-learning r-squared out-of-sample

1

Faz sentido usar a seleção de recursos antes da Floresta Aleatória?

Tudo está no título, faz sentido usar a seleção de recursos antes de usar a floresta aleatória?

10 machine-learning feature-selection random-forest

1

Existem aplicativos em que o SVM ainda é superior?

O algoritmo SVM é bastante antigo - foi desenvolvido nos anos 1960, mas era extremamente popular nos anos 1990 e 2000. É uma parte clássica (e bastante bonita) dos cursos de aprendizado de máquina. Hoje, parece que no processamento de mídia (imagens, som etc.) as redes neurais dominam completamente, enquanto …

10 machine-learning svm

1

Derivada da perda de entropia cruzada no word2vec

Estou tentando trabalhar no caminho do primeiro conjunto de problemas do material do curso de classe on-line stanford cs224d e estou tendo alguns problemas com o problema 3A: Ao usar o modelo skip gram word2vec com a função de previsão softmax e a função de perda de entropia cruzada, deseja …

10 machine-learning self-study word2vec

2

O que é bucketização?

Eu tenho procurado uma explicação clara de "bucketização" no aprendizado de máquina sem sorte. O que eu entendo até agora é que a bucketização é semelhante à quantização no processamento de sinal digital, onde uma faixa de valores contínuos é substituída por um valor discreto. Isso está correto? Quais são …

10 machine-learning dataset data-preprocessing

2

Validação cruzada aninhada - como é diferente da seleção de modelo via kfold CV no conjunto de treinamento?

Costumo ver pessoas falando sobre validação cruzada 5x2 como um caso especial de validação cruzada aninhada . Suponho que o primeiro número (aqui: 5) se refira ao número de dobras no loop interno e o segundo número (aqui: 2) se refira ao número de dobras no loop externo? Então, como …

10 machine-learning cross-validation hyperparameter

3

Por que as pessoas gostam de dados suaves?

Devo usar o kernel exponencial ao quadrado (SE) para regressão de processo gaussiana. As vantagens deste kernel são: 1) simples: apenas 3 hiperparâmetros; 2) suave: esse núcleo é gaussiano. Por que as pessoas gostam tanto de 'suavidade'? Eu sei que o kernel gaussiano é infinitamente diferenciável, mas isso é tão …

10 machine-learning

2

Por que o PCA maximiza a variação total da projeção?

Christopher Bishop escreve em seu livro Pattern Recognition and Machine Learning uma prova de que cada componente principal consecutivo maximiza a variação da projeção para uma dimensão, depois que os dados foram projetados no espaço ortogonal aos componentes selecionados anteriormente. Outros mostram provas semelhantes. No entanto, isso prova apenas que …

10 machine-learning variance pca dimensionality-reduction eigenvalues

2

F-measure é sinônimo de precisão?

Entendo que a f-measure (com base na precisão e recall) é uma estimativa da precisão de um classificador. Além disso, a f-measure é favorecida à precisão quando temos um conjunto de dados desequilibrado. Eu tenho uma pergunta simples (que é mais sobre o uso de terminologia correta do que sobre …

10 machine-learning classification data-mining unbalanced-classes accuracy

Perguntas com a marcação «machine-learning»