Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

3

Những điều cần xem xét về các chương trình thạc sĩ trong thống kê

Đây là mùa tuyển sinh cho các trường sau đại học. Tôi (và nhiều sinh viên như tôi) hiện đang cố gắng quyết định nên chọn chương trình thống kê nào. Một số điều mà những người bạn làm việc với thống kê đề nghị chúng tôi xem xét về …

36 machine-learning mathematical-statistics careers

4

Các nền tảng điện toán đám mây cho máy học [đóng]

Tôi đã có một danh sách nhỏ các công ty cung cấp nền tảng để chạy các tập lệnh R, python hoặc octave trên các cụm được xây dựng trên đỉnh amazon EC2. Có những cái tên khác tôi nên thêm? Đám mây Opani crdata

36 r machine-learning

3

Tạo một điểm số chắc chắn của người Hồi giáo từ phiếu bầu trong các khu rừng ngẫu nhiên?

Tôi đang tìm cách đào tạo một bộ phân loại sẽ phân biệt giữa Type Avà Type Bcác đối tượng với một tập huấn hợp lý lớn với khoảng 10.000 đối tượng, khoảng một nửa trong số đó Type Avà một nửa trong số đó là Type B. Bộ dữ …

36 r machine-learning random-forest

2

Nếu chỉ dự đoán là quan tâm, tại sao sử dụng lasso trên sườn núi?

Trên trang 223 trong phần Giới thiệu về Học thống kê , các tác giả tóm tắt sự khác biệt giữa hồi quy sườn và lasso. Họ cung cấp một ví dụ (Hình 6.9) khi "Lasso có xu hướng vượt trội hơn so với hồi quy sườn núi về độ …

36 machine-learning prediction lasso regularization ridge-regression

3

Học máy: Tôi nên sử dụng một entropy chéo phân loại hoặc mất entropy chéo nhị phân cho dự đoán nhị phân?

Trước hết, tôi nhận ra nếu tôi cần thực hiện dự đoán nhị phân, tôi phải tạo ít nhất hai lớp thông qua thực hiện mã hóa một nóng. Điều này có đúng không? Tuy nhiên, có phải entropy chéo nhị phân chỉ dành cho dự đoán chỉ có một …

36 machine-learning neural-networks loss-functions tensorflow cross-entropy

1

Suy luận biến đổi so với MCMC: khi nào nên chọn cái này hơn cái kia?

Tôi nghĩ rằng tôi có được ý tưởng chung về cả VI và MCMC, bao gồm các hương vị khác nhau của MCMC như lấy mẫu Gibbs, Metropolis Hastings, v.v. Bài viết này cung cấp một giải thích tuyệt vời về cả hai phương pháp. Tôi có các câu hỏi …

36 machine-learning bayesian mcmc variational-bayes approximate-inference

2

Gradient Boosting cho hồi quy tuyến tính - tại sao nó không hoạt động?

Trong khi tìm hiểu về Gradient Boosting, tôi chưa nghe về bất kỳ ràng buộc nào liên quan đến các thuộc tính của "trình phân loại yếu" mà phương thức sử dụng để xây dựng và tập hợp mô hình. Tuy nhiên, tôi không thể tưởng tượng một ứng dụng …

35 regression machine-learning boosting ensemble gradient

3

PCA và phân tách thử nghiệm / đào tạo

Tôi có một bộ dữ liệu mà tôi có nhiều bộ nhãn nhị phân. Đối với mỗi bộ nhãn, tôi huấn luyện một bộ phân loại, đánh giá nó bằng cách xác thực chéo. Tôi muốn giảm kích thước bằng phân tích thành phần chính (PCA). Câu hỏi của tôi …

35 machine-learning classification pca cross-validation

4

Sự khác biệt giữa mã hóa thưa thớt và bộ mã hóa tự động là gì?

Mã hóa thưa thớt được định nghĩa là học một tập các vectơ cơ sở quá hoàn chỉnh để biểu diễn các vectơ đầu vào (<- tại sao chúng ta muốn điều này). Sự khác biệt giữa mã hóa thưa thớt và bộ mã hóa tự động là gì? Khi …

35 machine-learning neural-networks unsupervised-learning deep-learning autoencoders

5

Dữ liệu miễn phí được thiết lập để phân loại chiều rất cao [đóng]

Tập dữ liệu có sẵn miễn phí để phân loại với hơn 1000 tính năng (hoặc điểm mẫu nếu nó chứa đường cong) là gì? Đã có một wiki cộng đồng về các bộ dữ liệu miễn phí: Định vị các mẫu dữ liệu có sẵn miễn phí Nhưng ở …

35 machine-learning classification dataset large-data

5

Bạn có thể tập luyện quá sức bằng cách đào tạo các thuật toán học máy bằng CV / Bootstrap không?

Câu hỏi này có thể quá mở để có câu trả lời dứt khoát, nhưng hy vọng là không. Các thuật toán học máy, chẳng hạn như SVM, GBM, Rừng ngẫu nhiên, v.v., thường có một số tham số miễn phí, ngoài một số quy tắc hướng dẫn ngón tay …

34 machine-learning cross-validation bootstrap optimization resampling

3

Cách diễn giải Giảm trung bình về độ chính xác và Giảm trung bình GINI trong các mô hình Rừng ngẫu nhiên

Tôi đang gặp một số khó khăn để hiểu cách diễn giải đầu ra quan trọng khác nhau từ gói Rừng ngẫu nhiên. Độ giảm độ chính xác trung bình thường được mô tả là "sự giảm độ chính xác của mô hình do hoán vị các giá trị trong …

34 r machine-learning classification random-forest

5

Chính xác thì mô hình Bayes là gì?

Tôi có thể gọi một mô hình trong đó Định lý Bayes được sử dụng là "mô hình Bayes" không? Tôi sợ một định nghĩa như vậy có thể quá rộng. Vậy chính xác mô hình Bayes là gì?

34 machine-learning bayesian

4

Mặt yếu của cây quyết định là gì?

Cây quyết định dường như là một phương pháp học máy rất dễ hiểu. Sau khi được tạo, nó có thể dễ dàng được kiểm tra bởi một con người, đó là một lợi thế lớn trong một số ứng dụng. Các mặt yếu thực tế của cây quyết định …

34 machine-learning nonparametric cart

6

Khai thác dữ liệu: Làm thế nào tôi nên tìm về các hình thức chức năng?

Tôi rất tò mò về các thủ tục lặp lại có thể được sử dụng để khám phá ra dạng hàm của hàm y = f(A, B, C) + error_termnơi đầu vào duy nhất của tôi là một tập hợp các quan sát ( y, A, Bvà C). Xin lưu …

34 regression machine-learning algorithms model-selection data-mining

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»