Estatísticas e Big Data machine-learning

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Como lidar com um modelo de previsão "autodestrutivo"?

Eu estava assistindo a uma apresentação de um especialista em ML de um grande varejista, onde eles haviam desenvolvido um modelo para prever eventos fora de estoque. Vamos supor por um momento que, com o tempo, o modelo deles se torne muito preciso, não seria de alguma maneira "autodestrutivo"? Ou …

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O que considerar sobre os programas de mestrado em estatística

É temporada de admissão para escolas de pós-graduação. Agora eu (e muitos estudantes como eu) estamos tentando decidir qual programa de estatística escolher. Quais são algumas das coisas que aqueles que trabalham com estatísticas sugerem que consideremos os programas de mestrado em estatística? Existem armadilhas ou erros comuns que os …

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Plataformas de computação em nuvem para aprendizado de máquina [fechado]

Tenho uma pequena lista de empresas que fornecem uma plataforma para a execução de scripts R, python ou oitava em clusters criados com base no Amazon EC2. Existem outros nomes que devo adicionar? Cloudnumbers Opani crdata

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Criando uma "pontuação de certeza" a partir dos votos em florestas aleatórias?

Eu estou procurando treinar um classificador que discrimine Type Ae Type Bobjetos com um conjunto de treinamento razoavelmente grande de aproximadamente 10.000 objetos, aproximadamente metade dos quais são Type Ae metade deles Type B. O conjunto de dados consiste em 100 recursos contínuos detalhando as propriedades físicas das células (tamanho, …

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Aprendizado de máquina: devo usar uma perda de entropia cruzada categórica ou de entropia cruzada binária para previsões binárias?

Antes de tudo, percebi que, se preciso realizar previsões binárias, tenho que criar pelo menos duas classes executando uma codificação one-hot. Isso está correto? No entanto, a entropia cruzada binária é apenas para previsões com apenas uma classe? Se eu usasse uma perda de entropia cruzada categórica, que normalmente é …

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Inferência variacional versus MCMC: quando escolher uma sobre a outra?

Eu acho que entendi a ideia geral do VI e do MCMC, incluindo os vários sabores do MCMC, como amostras de Gibbs, Metropolis Hastings etc. Este artigo fornece uma maravilhosa exposição de ambos os métodos. Tenho as seguintes perguntas: Se eu gostaria de fazer inferência bayesiana, por que escolheria um …

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Reforço de gradiente para regressão linear - por que não funciona?

Enquanto aprendia sobre o Gradient Boosting, não ouvi nenhuma restrição sobre as propriedades de um "classificador fraco" que o método usa para criar e agrupar modelos. No entanto, eu não conseguia imaginar uma aplicação de um GB que usa regressão linear e, de fato, quando realizei alguns testes - ele …

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PCA e a divisão trem / teste

Eu tenho um conjunto de dados para o qual tenho vários conjuntos de rótulos binários. Para cada conjunto de rótulos, treino um classificador, avaliando-o por validação cruzada. Quero reduzir a dimensionalidade usando a análise de componentes principais (PCA). Minha pergunta é: É possível executar o PCA uma vez para todo …

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Quais são as diferenças entre codificação esparsa e autoencoder?

A codificação esparsa é definida como a aprendizagem de um conjunto excessivo de vetores básicos para representar vetores de entrada (<- por que queremos isso). Quais são as diferenças entre codificação esparsa e autoencoder? Quando usaremos a codificação esparsa e o autoencoder?

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Conjunto de dados gratuito para classificação dimensional muito alta [fechado]

Quais são os conjuntos de dados disponíveis gratuitamente para classificação com mais de 1000 recursos (ou pontos de amostra, se contiverem curvas)? Já existe um wiki da comunidade sobre conjuntos de dados gratuitos: Localizando amostras de dados disponíveis gratuitamente Mas aqui, seria bom ter uma lista mais focada que possa …

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Você pode se aperfeiçoar treinando algoritmos de aprendizado de máquina usando CV / Bootstrap?

Essa questão pode ser muito aberta para obter uma resposta definitiva, mas espero que não. Algoritmos de aprendizado de máquina, como SVM, GBM, Random Forest etc., geralmente possuem alguns parâmetros livres que, além de algumas orientações básicas, precisam ser ajustados para cada conjunto de dados. Isso geralmente é feito com …

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Como interpretar o decréscimo médio na precisão e o decréscimo médio GINI nos modelos de floresta aleatória

Estou tendo alguma dificuldade em entender como interpretar a saída de importância variável do pacote Random Forest. A diminuição média na precisão é geralmente descrita como "a diminuição na precisão do modelo ao permutar os valores em cada recurso". É uma declaração sobre o recurso como um todo ou sobre …

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O que exatamente é um modelo bayesiano?

Posso chamar um modelo em que o Teorema de Bayes é usado como "modelo bayesiano"? Receio que essa definição possa ser muito ampla. Então, o que exatamente é um modelo bayesiano?

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Qual é o lado fraco das árvores de decisão?

As árvores de decisão parecem ser um método de aprendizado de máquina muito compreensível. Uma vez criado, pode ser facilmente inspecionado por um ser humano, o que é uma grande vantagem em algumas aplicações. Quais são os aspectos fracos práticos das Árvores de Decisão?

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Mineração de dados: como devo encontrar a forma funcional?

Estou curioso sobre procedimentos repetitivos que podem ser usados para descobrir a forma funcional da função y = f(A, B, C) + error_termonde minha única entrada é um conjunto de observações ( y, A, Be C). Observe que a forma funcional de fé desconhecida. Considere o seguinte conjunto de dados: …

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