Estatísticas e Big Data machine-learning

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Uma floresta aleatória pode ser usada para seleção de recurso em regressão linear múltipla?

Como a RF pode lidar com a não linearidade, mas não pode fornecer coeficientes, seria aconselhável usar a floresta aleatória para reunir os recursos mais importantes e depois conectá-los a um modelo de regressão linear múltipla para obter seus coeficientes?

50 regression machine-learning feature-selection random-forest regression-strategies

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Livro para leitura antes de Elements of Statistical Learning?

Com base neste post , quero digerir Elements of Statistical Learning. Felizmente, está disponível gratuitamente e comecei a lê-lo. Eu não tenho conhecimento suficiente para entender isso. Você pode recomendar um livro que seja uma introdução melhor aos tópicos do livro? Espero que algo que me dê o conhecimento necessário …

50 machine-learning references

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Clustering com K-Means e EM: como eles estão relacionados?

Estudei algoritmos para agrupar dados (aprendizado não supervisionado): EM e k-means. Eu continuo lendo o seguinte: O k-means é uma variante do EM, com as suposições de que os clusters são esféricos. Alguém pode explicar a frase acima? Eu não entendo o que significa esférico e como kmeans e EM …

50 machine-learning clustering data-mining k-means expectation-maximization

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Limite de probabilidade de classificação

Eu tenho uma pergunta sobre classificação em geral. Seja f um classificador, que produz um conjunto de probabilidades, com base em alguns dados D. Normalmente, alguém diria: bem, se P (c | D)> 0,5, atribuiremos uma classe 1, caso contrário, 0 (que seja binário classificação). Minha pergunta é: e se …

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Qual deve ser o tamanho do lote para a descida do gradiente estocástico?

Entendo que a descida do gradiente estocástico pode ser usada para otimizar uma rede neural usando retropropagação, atualizando cada iteração com uma amostra diferente do conjunto de dados de treinamento. Qual deve ser o tamanho do lote?

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Métricas de desempenho para avaliar o aprendizado não supervisionado

Com relação ao aprendizado não supervisionado (como cluster), existem métricas para avaliar o desempenho?

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Redes neurais recorrentes versus redes neurais recursivas: Qual é melhor para a PNL?

Existem redes neurais recorrentes e redes neurais recursivas. Ambos são geralmente indicados pela mesma sigla: RNN. Segundo a Wikipedia , o NN recorrente é de fato o NN recursivo, mas eu realmente não entendo a explicação. Além disso, não acho o que é melhor (com exemplos ou mais) para o …

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Por onde começar com estatísticas para um desenvolvedor experiente

Durante o primeiro semestre de 2015, fiz o curso coursera de Machine Learning (por Andrew Ng, curso GREAT). E aprendeu o básico do aprendizado de máquina (regressão linear, regressão logística, SVM, Redes Neuronais ...) Também sou desenvolvedor há 10 anos, portanto, aprender uma nova linguagem de programação não seria um …

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Desequilíbrio de classe no aprendizado de máquina supervisionado

Essa é uma pergunta em geral, não específica para nenhum método ou conjunto de dados. Como lidamos com um problema de desequilíbrio de classe no aprendizado de máquina supervisionado, em que o número de 0 é de cerca de 90% e o número de 1 é de cerca de 10% …

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Entendendo Naive Bayes

De StatSoft, Inc. (2013), Electronic Statistics Textbook , "Naive Bayes Classifier" : Para demonstrar o conceito de Classificação Naïve Bayes, considere o exemplo exibido na ilustração acima. Conforme indicado, os objetos podem ser classificados como VERDE ou VERMELHO. Minha tarefa é classificar novos casos à medida que eles chegam, ou …

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Por que as redes neurais convolucionais não usam uma máquina de vetores de suporte para classificar?

Nos últimos anos, as Redes Neurais Convolucionais (CNNs) tornaram-se o estado da arte em reconhecimento de objetos em visão computacional. Normalmente, uma CNN consiste em várias camadas convolucionais, seguidas por duas camadas totalmente conectadas. Uma intuição por trás disso é que as camadas convolucionais aprendem uma melhor representação dos dados …

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O número ideal de árvores em uma floresta aleatória depende do número de preditores?

Alguém pode explicar por que precisamos de um grande número de árvores em florestas aleatórias quando o número de preditores é grande? Como podemos determinar o número ideal de árvores?

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Noções básicas sobre “quase todos os locais mínimos têm um valor de função muito semelhante ao ideal global”

Em um post recente de Rong Ge, foi dito que: Acredita-se que, para muitos problemas, incluindo a aprendizagem de redes profundas, quase todos os mínimos locais tenham um valor de função muito semelhante ao ideal global e, portanto, encontrar um mínimo local é bom o suficiente. De onde vem essa …

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Quais são as alternativas de Gradient Descent?

A descida do gradiente tem um problema de ficar preso no mínimo local. Precisamos executar tempos exponenciais de descida de gradiente para encontrar mínimos globais. Alguém pode me falar sobre quaisquer alternativas de descida de gradiente aplicadas no aprendizado de redes neurais, juntamente com seus prós e contras.

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Diferença entre GradientDescentOptimizer e AdamOptimizer (TensorFlow)?

Eu escrevi um MLP simples no TensorFlow que está modelando um XOR-Gate . Então para: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] deve produzir o seguinte: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] A rede possui uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída …

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