Estadísticas y Big Data machine-learning

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¿Existe algún problema de aprendizaje supervisado que las redes neuronales (profundas) obviamente no puedan superar a otros métodos?

He visto que la gente ha puesto muchos esfuerzos en SVM y Kernels, y se ven bastante interesantes como iniciadores en Machine Learning. Pero si esperamos que casi siempre podamos encontrar una solución superior en términos de red neuronal (profunda), ¿cuál es el significado de probar otros métodos en esta …

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¿Pre-entrenamiento en redes neuronales convolucionales profundas?

¿Alguien ha visto alguna literatura sobre pre-entrenamiento en redes neuronales convolucionales profundas? Solo he visto pre-entrenamiento sin supervisión en autoencoder o máquinas boltzman restringidas.

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¿Puede SVM hacer streaming de aprendizaje un ejemplo a la vez?

Tengo un conjunto de datos de transmisión, los ejemplos están disponibles uno a la vez. Tendría que hacer una clasificación de clases múltiples en ellos. Tan pronto como introduje un ejemplo de capacitación en el proceso de aprendizaje, tengo que descartar el ejemplo. Al mismo tiempo, también estoy usando el …

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Importancia variable relativa para impulsar

Estoy buscando una explicación de cómo se calcula la importancia variable relativa en los árboles potenciados por gradientes que no es demasiado general / simplista como: Las medidas se basan en la cantidad de veces que se selecciona una variable para dividir, ponderada por la mejora al cuadrado del modelo …

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Diferencia intuitiva entre modelos ocultos de Markov y campos aleatorios condicionales

Entiendo que los HMM (modelos ocultos de Markov) son modelos generativos, y CRF son modelos discriminativos. También entiendo cómo se diseñan y utilizan los CRF (campos aleatorios condicionales). Lo que no entiendo es en qué se diferencian de los HMM. Leí que en el caso de HMM, solo podemos modelar …

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¿Por qué es tanh casi siempre mejor que sigmoide como función de activación?

En el curso de Redes neuronales y aprendizaje profundo de Andrew Ng en Coursera , dice que usar es casi siempre preferible a usar .tanhtanhtanhsigmoidsigmoidsigmoid La razón que da es que las salidas que usan centran alrededor de 0 en lugar de 's 0.5, y esto "hace que el aprendizaje …

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¿Por qué usar la regularización en la regresión polinómica en lugar de disminuir el grado?

Al hacer la regresión, por ejemplo, dos hiperparámetros para elegir son a menudo la capacidad de la función (por ejemplo, el mayor exponente de un polinomio) y la cantidad de regularización. Lo que me confunde es, ¿por qué no elegir una función de baja capacidad y luego ignorar cualquier regularización? …

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Detección de anomalías de enlace en la red temporal

Me encontré con este documento que usa la detección de anomalías de enlaces para predecir temas de tendencias, y lo encontré increíblemente intrigante: el documento es "Descubriendo temas emergentes en las corrientes sociales a través de la detección de anomalías de enlaces" . Me encantaría replicarlo en un conjunto de …

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Cómo comenzar con las redes neuronales

Soy completamente nuevo en las redes neuronales pero estoy muy interesado en comprenderlas. Sin embargo, no es nada fácil comenzar. ¿Alguien podría recomendar un buen libro o cualquier otro tipo de recurso? ¿Hay una lectura obligada? Estoy agradecido por cualquier tipo de consejo.

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Implementación de CRF en python

¿Existe una implementación popular de los campos aleatorios condicionales en Python ? ¡Parece que no puedo encontrar ninguno que sea ampliamente utilizado y popular!

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Importancia variable de SVM

¿Cómo obtener una importancia variable (atributo) usando SVM?

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Función de costo en regresión lineal de MCO

Estoy un poco confundido con una conferencia sobre regresión lineal dada por Andrew Ng en Coursera sobre el aprendizaje automático. Allí, le dio una función de costo que minimiza la suma de cuadrados como: 12m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))212m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))2 \frac{1}{2m} \sum _{i=1}^m \left(h_\theta(X^{(i)})-Y^{(i)}\right)^2 Entiendo de dónde viene el . Creo que lo hizo para …

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CNN arquitecturas para la regresión?

He estado trabajando en un problema de regresión donde la entrada es una imagen, y la etiqueta es un valor continuo entre 80 y 350. Las imágenes son de algunos químicos después de que ocurre una reacción. El color que resulta indica la concentración de otro químico que queda, y …

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¿Cuál es la diferencia entre el "aprendizaje profundo" y el modelado multinivel / jerárquico?

¿Es "aprendizaje profundo" solo otro término para el modelado multinivel / jerárquico? Estoy mucho más familiarizado con este último que con el primero, pero por lo que puedo decir, la diferencia principal no está en su definición, sino en cómo se usan y evalúan dentro del dominio de su aplicación. …

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¿Por qué la precisión de validación fluctúa?

Tengo un CNN de cuatro capas para predecir la respuesta al cáncer utilizando datos de resonancia magnética. Uso activaciones ReLU para introducir no linealidades. La precisión y la pérdida del tren aumentan y disminuyen monotónicamente, respectivamente. Pero, la precisión de mi prueba comienza a fluctuar salvajemente. He intentado cambiar la …

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