Statistiken und Big Data machine-learning

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Variationsinferenz in einfachem Englisch

Nachdem ich Videos auf Youtube gesehen habe, habe ich das Gefühl, dass ich nicht wirklich definieren kann, was Variationsinferenz ist. Ich kann die Verfahren befolgen, während ich mir die Videovorträge darüber ansehe. Aber schwer zu definieren, was wirklich ist. Ich hoffe, davon zu hören.

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Generalisierungsgrenzen für SVM

Ich interessiere mich für theoretische Ergebnisse für die Verallgemeinerungsfähigkeit von Support Vector Machines, z. B. Grenzen der Wahrscheinlichkeit von Klassifizierungsfehlern und der Vapnik-Chervonenkis (VC) -Dimension dieser Maschinen. Beim Lesen der Literatur hatte ich jedoch den Eindruck, dass sich einige ähnliche wiederkehrende Ergebnisse von Autor zu Autor geringfügig unterscheiden, insbesondere in …

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Überwachtes Lernen mit unsicheren Daten?

Gibt es eine Methode zur Anwendung eines überwachten Lernmodells auf einen unsicheren Datensatz? Angenommen, wir haben einen Datensatz mit den Klassen A und B: +----------+----------+-------+-----------+ | FeatureA | FeatureB | Label | Certainty | +----------+----------+-------+-----------+ | 2 | 3 | A | 50% | | 3 | 1 | B …

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Was ist der geeignetere Weg, um ein Hold-out-Set zu erstellen: einige Themen zu entfernen oder einige Beobachtungen von jedem Thema zu entfernen?

Ich habe einen Datensatz mit 26 Funktionen und 31000 Zeilen. Es ist der Datensatz von 38 Probanden. Es ist für ein biometrisches System. Ich möchte also in der Lage sein, Themen zu identifizieren. Ich weiß, dass ich einige Werte entfernen muss, um einen Testsatz zu haben. Was ist besser und …

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Warum senkt eine große Auswahl an K meine Kreuzvalidierungsbewertung?

Beim Herumspielen mit dem Boston Housing Dataset und RandomForestRegressor(mit Standardparametern) beim Scikit-Lernen fiel mir etwas Seltsames auf: Der durchschnittliche Kreuzvalidierungswert nahm ab, als ich die Anzahl der Falten über 10 erhöhte. Meine Kreuzvalidierungsstrategie lautete wie folgt: cv_met = ShuffleSplit(n_splits=k, test_size=1/k) scores = cross_val_score(est, X, y, cv=cv_met) ... wo num_cvswar abwechslungsreich. …

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Verwenden Sie den Pearson-Korrelationskoeffizienten als Optimierungsziel beim maschinellen Lernen

Beim maschinellen Lernen (für Regressionsprobleme) sehe ich häufig, dass der mittlere quadratische Fehler (MSE) oder der mittlere absolute Fehler (MAE) als Fehlerfunktion zum Minimieren verwendet werden (plus Regularisierungsterm). Ich frage mich, ob es Situationen gibt, in denen die Verwendung des Korrelationskoeffizienten angemessener wäre. Wenn eine solche Situation vorliegt, dann: In …

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Techniken des maschinellen Lernens für Längsschnittdaten

Ich habe mich gefragt, ob es (unbeaufsichtigt) maschinelle Lerntechniken zur Modellierung von Längsschnittdaten gibt. Ich habe immer Modelle mit gemischten Effekten verwendet (meistens nicht linear), aber ich habe mich gefragt, ob es andere Möglichkeiten gibt (maschinelles Lernen). Mit maschinellem Lernen meine ich zufällige Gesamtstruktur, Klassifizierung / Clustering, Entscheidungsbäume und sogar …

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Gradient für die logistische Verlustfunktion

Ich würde eine Frage zu diesem Thema stellen . Ich habe hier ein Beispiel für das Schreiben einer benutzerdefinierten Verlustfunktion für xgboost gefunden : loglossobj <- function(preds, dtrain) { # dtrain is the internal format of the training data # We extract the labels from the training data labels <- …

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Gute Beispiele / Bücher / Ressourcen zum Erlernen des angewandten maschinellen Lernens (nicht nur ML selbst)

Ich habe zuvor einen ML-Kurs besucht, aber jetzt, da ich an meinem Arbeitsplatz mit ML-bezogenen Projekten arbeite, habe ich große Probleme, ihn tatsächlich anzuwenden. Ich bin mir sicher, dass das, was ich mache, schon einmal recherchiert / behandelt wurde, aber ich kann keine spezifischen Themen finden. Alle Beispiele für maschinelles …

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Was ist eine Erklärung für das Beispiel, warum die Chargennormalisierung mit einiger Sorgfalt durchgeführt werden muss?

Ich habe das Batch-Normalisierungspapier [1] gelesen und es hatte einen Abschnitt, in dem ein Beispiel behandelt wird, um zu zeigen, warum die Normalisierung sorgfältig durchgeführt werden muss. Ich kann ehrlich gesagt nicht verstehen, wie das Beispiel funktioniert, und ich bin wirklich sehr neugierig zu verstehen, dass sie so viel Papier …

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Beziehen sich verbleibende Netzwerke auf die Erhöhung des Gradienten?

Kürzlich haben wir die Entstehung des verbleibenden neuronalen Netzes gesehen, bei dem jede Schicht aus einem Rechenmodul cicic_i und einer Verknüpfungsverbindung besteht, die die Eingabe in die Schicht beibehält, wie die Ausgabe der i-ten Schicht zeigt: yi+1=ci+yiyi+1=ci+yi y_{i+1} = c_i + y_i Das Netzwerk ermöglicht das Extrahieren von Restmerkmalen und …

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Unterschied zwischen ElasticNet in Scikit-Learn Python und Glmnet in R.

Hat jemand versucht zu überprüfen, ob das Anpassen eines Elastic Net-Modells mit ElasticNetin scikit-learn in Python und glmnetin R an denselben Datensatz identische arithmetische Ergebnisse liefert? Ich habe mit vielen Kombinationen der Parameter experimentiert (da sich die beiden Funktionen in den Standardwerten unterscheiden, die sie an die Argumente übergeben) und …

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Was ist die Rollout-Richtlinie in AlphaGos Artikel?

Das Papier ist hier . Die Rollout-Richtlinie ... ist eine lineare Softmax-Richtlinie, die auf schnellen, inkrementell berechneten, lokalen musterbasierten Funktionen basiert. Ich verstehe nicht, was eine Rollout-Richtlinie ist und wie sie sich auf das Richtliniennetzwerk für die Auswahl eines Umzugs bezieht. Eine einfachere Erklärung?

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Wie unterschiedlich ist die Support Vector Regression im Vergleich zu SVM?

Ich kenne die Grundlagen zu SVM und SVR, verstehe aber immer noch nicht, wie das Problem, eine Hyperebene zu finden, die den Spielraum maximiert, in SVR passt. Zweitens habe ich etwas über gelesen, das als Toleranzspielraum in SVR verwendet wird. Was bedeutet es?ϵϵ\epsilon Drittens gibt es einen Unterschied zwischen den …

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Sind Interaktionen nur im Kontext der Regression nützlich?

Ich habe den Begriff Interaktion immer im Kontext der Regression gelesen. Sollten wir auch Interaktionen mit verschiedenen Modellen berücksichtigen, z. B. knn oder svm? Wenn es , 100 oder noch mehr Funktionen gibt und sagen wir 1000 Beobachtungen, was ist der übliche Weg, um nützliche Interaktionen zu finden? Alle Kombinationen …

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Als «machine-learning» getaggte Fragen