Statistiken und Big Data machine-learning

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Der Versuch, den Gaußschen Prozess zu verstehen

Ich lese das GPML-Buch und in Kapitel 2 (Seite 15) erfahren Sie, wie Sie mit dem Gaußschen Prozess (GP) eine Regression durchführen, aber es fällt mir schwer, herauszufinden, wie es funktioniert. Bei der Bayes'schen Inferenz für parametrische Modelle wählen wir zuerst einen Prior für die Modellparameter , dh p ( …

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Sehr unausgeglichener Testdatensatz und ausgewogene Trainingsdaten in der Klassifizierung

Ich habe ein Trainingsset mit ungefähr 3000 positiven und 3000 negativen Instanzen. Aber mein Testdatensatz ist ziemlich unausgeglichen. Der positive Satz hat nur 50 Instanzen und der negative 1500 Instanzen. Dies führt dazu, dass die Genauigkeit sehr gering ist. Gibt es Ansätze zur Lösung dieses Problems? Ich benutze SVM, um …

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Ockhams Rasiermesser veraltet?

Ich habe Vapniks Bücher über statistisches Lernen gesehen ... Ich habe die ersten Kapitel gelesen. Was mich jedenfalls am meisten überraschte, war, dass er dachte, das Rasiermesser des Occam sei veraltet. Ich dachte, es hängt mit der Situation zusammen, in der die Annahme einer höheren Dimension die Passform erheblich verbessert. …

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Wie gehe ich mit Online-Zeitreihenprognosen um?

Ich habe mich mit dem folgenden Problem befasst. Ich habe eine Art Echtzeitsystem und lese jedes Mal, wenn ich den aktuellen Wert lese, eine Zeitreihe (z. B. 1, 12, 2, 3, 5, 9, 1, ...). Ich möchte Methoden (statistisches und maschinelles Lernen) kennen, um den nächsten Wert online vorherzusagen (dh …

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Ist es notwendig, Zeitreihendaten bei Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens zu verschlechtern und zu dezyklisieren?

Zum Beispiel: Ich möchte zukünftige Werte einer Zeitreihe basierend auf früheren Werten mehrerer Zeitreihen unter Verwendung einer ANN und / oder SVM vorhersagen. Eingaben sind verzögerte Werte aus jeder Zeitreihe, und die Ausgaben sind Prognosen mit einem Schritt voraus (Prognosen mit weiteren Horizonten werden erstellt, indem die Vorhersagen unter Verwendung …

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Techniken zum inkrementellen Online-Lernen von Klassifikatoren für Stream-Daten

Welche Techniken könnten gut sein, um diesem abstrakten Problem zu begegnen? Sie haben einen Datenstrom eines kontinuierlichen Signals als einen von einem physischen Sensor. Dieses Signal hat reale (diskretisierte) Werte, kein Attribut; Suchtmerkmale (z. B. Leistung, Autokorrelation, Entropie) können extrahiert werden. Sie können einem Fenster des Signals eine Bezeichnung aus …

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Mehrere Fragen zu statistischen Finanzzeitreihenmodellen von „maschinell lernenden Personen“

Um zu erklären, warum ich diese dummen Fragen habe, muss ich sagen, dass ich eher eine Person bin, die maschinell lernt. Während ich an Problemen in der Bioinformatik arbeitete, war alles in Ordnung. Als ich Wörter wie "Regression" oder "Kurtosis und Schiefe" hörte, lächelte ich im ersten Fall nur, im …

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Konsistenz des Lernprozesses

Ich habe zwei Fragen zum Konzept der "Lernkonsistenz" für diejenigen, die mit der statistischen Lerntheorie a la Vapnik vertraut sind. Frage 1. Der Lernprozess heißt konsistent (für die Funktionsklasse und die Wahrscheinlichkeitsverteilung ), wennFF\mathcal{F}PPP Remp(f∗l)→Pinff∈FR(f),l→∞Remp(fl∗)→Pinff∈FR(f),l→∞ R_{emp}(f^*_l) \buildrel P \over \to \inf_{f \in \mathcal{F}} R(f),\;l \to \infty und R(f∗l)→Pinff∈FR(f),l→∞R(fl∗)→Pinff∈FR(f),l→∞ R(f^*_l) \buildrel …

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Best Practices zum Messen und Vermeiden von Überanpassungen?

Ich entwickle automatisierte Handelssysteme für die Börse. Die große Herausforderung war die Überanpassung. Können Sie einige Ressourcen empfehlen, die Methoden zur Messung und Vermeidung von Überanpassungen beschreiben? Ich habe mit Trainings- / Validierungssätzen begonnen, aber der Validierungssatz wird immer verschmutzt. Außerdem ändern sich die Zeitreihendaten ständig, da sich der Markt …

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Wie verwende ich den GPML-Matlab-Code korrekt für ein tatsächliches Problem (ohne Demo)?

Ich habe den neuesten GPML-Matlab-Code heruntergeladen. Ich habe die Dokumentation gelesen und die Regressionsdemo ohne Probleme ausgeführt. Ich habe jedoch Schwierigkeiten zu verstehen, wie ich es auf ein Regressionsproblem anwenden kann, mit dem ich konfrontiert bin. Das Regressionsproblem ist wie folgt definiert: Sei ein Eingabevektor und y i ∈ R …

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die Beziehung zwischen der Maximierung der Wahrscheinlichkeit und der Minimierung der Kreuzentropie

Es gibt eine Aussage, dass die Maximierung der Wahrscheinlichkeit gleichbedeutend mit der Minimierung der Kreuzentropie ist. Gibt es Beweise für diese Aussage?

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Probabilistische Programmierung gegen "traditionelle" ML

Ich habe im Github-Repo nach Pymc gesucht und dieses Notizbuch gefunden: Variationsinferenz: Bayesianische Neuronale Netze Der Autor lobt die Vorzüge der bayesianischen / probabilistischen Programmierung, sagt dann aber weiter: Leider spielt die probabilistische Programmierung bei traditionellen ML-Problemen wie Klassifizierung oder (nichtlinearer) Regression häufig eine zweite Rolle (in Bezug auf Genauigkeit …

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Kann ein GAN zur Datenerweiterung verwendet werden?

Kann ein generatives kontradiktorisches Netzwerk (GAN) zur Datenerweiterung verwendet werden (dh um synthetische Beispiele zu generieren, die einem Datensatz hinzugefügt werden)? Würde sich dies auf die Leistung eines Modells auswirken, das auf dem erweiterten Datensatz trainiert wurde?

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Schauspieler-Kritiker-Verlustfunktion beim verstärkten Lernen

Ich verstehe, dass Sie beim Lernen von Schauspieler-Kritiker zum Lernen der Verstärkung einen "Schauspieler" haben, der über die zu treffenden Maßnahmen entscheidet, und einen "Kritiker", der diese Maßnahmen dann bewertet. Ich bin jedoch verwirrt darüber, was die Verlustfunktion tatsächlich aussagt mir. In Sutton und Bartons Buch Seite 274 (292 des …

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Datenerweiterung nur für Trainingssätze?

Ist es üblich, die Datenerweiterung nur auf Trainingssätze oder sowohl auf Trainings- als auch auf Testsätze anzuwenden?

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Als «machine-learning» getaggte Fragen