Estadísticas y Big Data classification

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¿Cuáles son las ventajas de apilar múltiples LSTM?

¿Cuáles son las ventajas? ¿Por qué uno usaría múltiples LSTM, apilados uno al lado del otro, en una red profunda? Estoy usando un LSTM para representar una secuencia de entradas como una sola entrada. Entonces, una vez que tenga esa representación única, ¿por qué volvería a pasarla? Lo pregunto porque …

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¿Qué problema resuelve el sobremuestreo, el submuestreo y SMOTE?

En una pregunta reciente y bien recibida, Tim pregunta cuándo los datos desequilibrados son realmente un problema en Machine Learning . La premisa de la pregunta es que hay mucha literatura de aprendizaje automático que discute el equilibrio de la clase y el problema de las clases desequilibradas . La …

25 machine-learning classification predictive-models unbalanced-classes

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Bolsa de palabras para la clasificación de texto: ¿Por qué no usar frecuencias de palabras en lugar de TFIDF?

Un enfoque común para la clasificación de texto es entrenar a un clasificador a partir de una "bolsa de palabras". El usuario toma el texto para clasificarlo y cuenta las frecuencias de las palabras en cada objeto, seguido de algún tipo de recorte para mantener la matriz resultante de un …

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¿Cuál es la probabilidad de que puntos aleatorios en dimensiones sean linealmente separables?

Dados puntos de datos, cada uno con d características, n / 2 están etiquetados como 0 , los otros n / 2 están etiquetados como 1 . Cada característica toma un valor de [0,1] al azar (distribución uniforme). ¿Cuál es la probabilidad de que exista un hiperplano que pueda dividir …

24 probability classification mathematical-statistics separation

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¿Validación cruzada o bootstrapping para evaluar el rendimiento de la clasificación?

¿Cuál es el método de muestreo más apropiado para evaluar el rendimiento de un clasificador en un conjunto de datos en particular y compararlo con otros clasificadores? La validación cruzada parece ser una práctica estándar, pero he leído que métodos como .632 bootstrap son una mejor opción. Como seguimiento: ¿La …

24 machine-learning classification predictive-models cross-validation bootstrap

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¿Qué tan grande se necesita un conjunto de entrenamiento?

¿Existe un método común utilizado para determinar cuántas muestras de entrenamiento se requieren para entrenar a un clasificador (un LDA en este caso) para obtener un umbral mínimo de precisión de generalización? Lo pregunto porque me gustaría minimizar el tiempo de calibración que generalmente se requiere en una interfaz cerebro-computadora.

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¿Cuál es la diferencia entre una función de pérdida y una función de decisión?

Veo que ambas funciones son parte de los métodos de minería de datos, como los regresores de aumento de gradiente . Veo que esos son objetos separados también. ¿Cómo es la relación entre ambos en general?

23 regression classification data-mining decision-theory

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¿Cómo manejar la diferencia entre la distribución del conjunto de prueba y el conjunto de entrenamiento?

Creo que una suposición básica del aprendizaje automático o la estimación de parámetros es que los datos invisibles provienen de la misma distribución que el conjunto de entrenamiento. Sin embargo, en algunos casos prácticos, la distribución del conjunto de prueba será casi diferente del conjunto de entrenamiento. Digamos para un …

23 machine-learning classification skewness unbalanced-classes multi-class

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Visualizando la calibración de la probabilidad predicha de un modelo

Supongamos que tengo un modelo predictivo que produce, para cada caso, una probabilidad para cada clase. Ahora reconozco que hay muchas formas de evaluar ese modelo si quiero usar esas probabilidades para la clasificación (precisión, recuperación, etc.). También reconozco que una curva ROC y el área debajo de ella se …

23 data-visualization classification predictive-models binary-data calibration

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¿Alternativas a los árboles de clasificación, con un mejor rendimiento predictivo (p. Ej .: CV)?

Estoy buscando una alternativa a los árboles de clasificación que pueda generar un mejor poder predictivo. Los datos que estoy tratando tienen factores para las variables explicativas y explicadas. Recuerdo haber encontrado bosques aleatorios y redes neuronales en este contexto, aunque nunca los probé antes, ¿hay otro buen candidato para …

23 r machine-learning classification cart

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¿Por qué los investigadores usan la validación cruzada 10 veces en lugar de probar en un conjunto de validación?

He leído muchos trabajos de investigación sobre clasificación de sentimientos y temas relacionados. La mayoría de ellos utilizan validación cruzada 10 veces para entrenar y probar clasificadores. Eso significa que no se realiza ninguna prueba / validación por separado. ¿Porqué es eso? ¿Cuáles son las ventajas / desventajas de este …

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Precisión de prueba más alta que el entrenamiento. ¿Cómo interpretar?

Tengo un conjunto de datos que contiene como máximo 150 ejemplos (divididos en entrenamiento y prueba), con muchas características (más de 1000). Necesito comparar clasificadores y métodos de selección de características que funcionan bien en los datos. Entonces, estoy usando tres métodos de clasificación (J48, NB, SVM) y 2 métodos …

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Elegir entre las reglas de puntuación adecuadas

La mayoría de los recursos sobre reglas de puntuación adecuadas mencionan una serie de reglas de puntuación diferentes como pérdida de registro, puntuación de Brier o puntuación esférica. Sin embargo, a menudo no dan mucha orientación sobre las diferencias entre ellos. (Anexo A: Wikipedia ). Elegir el modelo que maximiza …

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Máquinas de Boltzmann restringidas frente a redes neuronales multicapa

He estado queriendo experimentar con una red neuronal para un problema de clasificación que estoy enfrentando. Me encontré con documentos que hablan de RBM. Pero por lo que puedo entender, no son diferentes de tener una red neuronal multicapa. ¿Es esto exacto? Además, trabajo con R y no veo ningún …

22 r machine-learning classification neural-networks

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¿Agrupación o clasificación supervisada?

La segunda pregunta es que encontré en una discusión en alguna parte de la web hablando sobre "agrupación supervisada", que yo sepa, la agrupación no está supervisada, entonces, ¿cuál es exactamente el significado de "agrupación supervisada"? ¿Cuál es la diferencia con respecto a la "clasificación"? Hay muchos enlaces que hablan …

22 clustering classification unsupervised-learning statistical-learning

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