Estadísticas y Big Data machine-learning

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¿Por qué no simplemente volcar las redes neuronales y el aprendizaje profundo? [cerrado]

Cerrada . Esta pregunta está basada en la opinión . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que pueda ser respondida con hechos y citas editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . Problema fundamental con el aprendizaje profundo y las redes neuronales …

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Algoritmos de aprendizaje automático para manejar datos faltantes

Estoy tratando de desarrollar un modelo predictivo utilizando datos clínicos de alta dimensión, incluidos los valores de laboratorio. El espacio de datos es escaso con 5k muestras y 200 variables. La idea es clasificar las variables usando un método de selección de características (IG, RF, etc.) y usar características de …

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Intuición detrás de la regresión logística.

Recientemente comencé a estudiar aprendizaje automático, sin embargo, no pude comprender la intuición detrás de la regresión logística . Los siguientes son los hechos sobre la regresión logística que entiendo. Como base para la hipótesis utilizamos la función sigmoidea . Entiendo por qué es una elección correcta, sin embargo, por …

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¿Deberías estandarizar alguna vez las variables binarias?

Tengo un conjunto de datos con un conjunto de características. Algunos de ellos son binarios activo o disparado, 0 = inactivo o inactivo), y el resto son de valor real, por ejemplo, 4564.342 .( 1 =(1=(1=0 =0 0=0=4564.3424564.3424564.342 Quiero alimentar estos datos a un algoritmo de aprendizaje automático, por lo …

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Análisis diario de series de tiempo

Estoy tratando de hacer análisis de series de tiempo y soy nuevo en este campo. Tengo un recuento diario de un evento del 2006 al 2009 y quiero ajustarle un modelo de serie temporal. Aquí está el progreso que he hecho: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) La trama resultante que obtengo …

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¿Cuáles son las medidas para la precisión de los datos de múltiples etiquetas?

Considere un escenario en el que se le proporciona la matriz KnownLabel y la matriz PredictedLabel. Me gustaría medir la bondad de la matriz PredictedLabel contra la matriz KnownLabel. Pero el desafío aquí es que KnownLabel Matrix tiene pocas filas solo un 1 y otras pocas filas tienen muchos 1 …

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Procedimiento de agrupamiento donde cada grupo tiene el mismo número de puntos?

Tengo algunos puntos en , y quiero agrupar los puntos para que:X= { x1, . . . , xnorte}X={X1,...,Xnorte}X=\{x_1,...,x_n\}RpagsRpagsR^p Cada grupo contiene un número igual de elementos de . (Suponga que el número de grupos divide .)XXXnortenorten Cada grupo es "espacialmente cohesivo" en algún sentido, como los grupos de significa.kkk …

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Validación cruzada de 10 veces versus validación cruzada de dejar uno fuera

Estoy haciendo validación cruzada anidada. He leído que la validación cruzada de dejar uno fuera puede estar sesgada (no recuerdo por qué). ¿Es mejor usar la validación cruzada 10 veces o la validación cruzada de dejar uno fuera aparte del tiempo de ejecución más largo para la validación cruzada de …

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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 …

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¿Qué es un estudio de ablación? ¿Y hay una forma sistemática de realizarlo?

¿Qué es un estudio de ablación? ¿Y hay una forma sistemática de realizarlo? Por ejemplo, tengo predictores en una regresión lineal que llamaré como mi modelo.nortenorten ¿Cómo realizaré un estudio de ablación para esto? ¿Qué métricas debo usar? Se agradecería una fuente completa o un libro de texto.

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¿Cómo es válido el empírico Bayes?

Así que acabo de leer un gran libro Introducción a Empirical Bayes . Pensé que el libro era genial, pero construir anteriores a partir de los datos se sintió mal. Fui entrenado para que elabore un plan de análisis, luego recopile datos y luego pruebe la hipótesis que previamente determinó …

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¿Qué son los autoencoders variacionales y para qué tareas de aprendizaje se utilizan?

Según esta y esta respuesta, los autoencoders parecen ser una técnica que utiliza redes neuronales para la reducción de dimensiones. También me gustaría saber qué es un autoencoder variacional (sus principales diferencias / beneficios sobre los autoencoders "tradicionales") y cuáles son las principales tareas de aprendizaje para las que se …

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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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Cálculo de la probabilidad marginal de muestras de MCMC

Esta es una pregunta recurrente (vea esta publicación , esta publicación y esta publicación ), pero tengo un giro diferente. Supongamos que tengo un montón de muestras de una muestra genérica de MCMC. Para cada muestra θθ\theta , conozco el valor del log de verosimilitud Iniciar sesiónF( x | θ …

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¿Por qué no se enseñan mucho las transformaciones de potencia o registro en el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático (ML) utiliza técnicas de regresión lineal y logística en gran medida. También se basa en técnicas de ingeniería función ( feature transform, kernel, etc). ¿Por qué es nada acerca de variable transformation(por ejemplo power transformation) mencionado en ML? (Por ejemplo, nunca escuché acerca de cómo rootear o …

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