Estadísticas y Big Data machine-learning

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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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¿Son las técnicas de aprendizaje automático "algoritmos de aproximación"?

Recientemente hubo una pregunta similar a ML sobre el intercambio de pilas de teoría, y publiqué una respuesta recomendando el método de Powell, el descenso de gradiente, los algoritmos genéticos u otros "algoritmos de aproximación". En un comentario, alguien me dijo que estos métodos eran "heurísticos" y no "algoritmos de …

23 machine-learning optimization approximation

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Sitios para competiciones de modelado predictivo

Participo en competencias de modelado predictivo en Kaggle , TunedIt y CrowdAnalytix . Creo que estos sitios son una buena forma de "hacer ejercicio" para estadísticas / aprendizaje automático. ¿Hay otros sitios que debería conocer? ¿Cómo se sienten con respecto a las competiciones donde el anfitrión tiene la intención de …

23 machine-learning predictive-models

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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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Explicación de min_child_weight en el algoritmo xgboost

La definición del parámetro min_child_weight en xgboost se da como: suma mínima de peso de instancia (hessian) necesaria en un niño. Si el paso de partición del árbol da como resultado un nodo hoja con una suma de peso de instancia menor que min_child_weight, entonces el proceso de construcción abandonará …

23 machine-learning xgboost hessian

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¿Cómo funciona el impulso?

¿Cuál es la forma más fácil de entender el impulso? ¿Por qué no aumenta los clasificadores muy débiles "hasta el infinito" (perfección)?

23 machine-learning boosting

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Estadísticas suficientes para laicos

¿Alguien puede explicar estadísticas suficientes en términos muy básicos? Vengo de una formación en ingeniería, y he pasado por muchas cosas, pero no pude encontrar una explicación intuitiva.

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¿Por qué la función de costo de las redes neuronales no es convexa?

Hay un hilo similar aquí (¿ La función de costo de la red neuronal no es convexa? ) Pero no pude entender los puntos en las respuestas allí y mi razón para preguntar nuevamente con la esperanza de que esto aclare algunos problemas: Si estoy usando la función de suma …

22 machine-learning neural-networks optimization loss-functions convex

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Propagación inversa de gradiente a través de conexiones de omisión de ResNet

Tengo curiosidad acerca de cómo los gradientes se propagan hacia atrás a través de una red neuronal utilizando módulos ResNet / conexiones de omisión. He visto un par de preguntas sobre ResNet (por ejemplo, red neuronal con conexiones de capa de salto ), pero esta pregunta específicamente sobre la propagación …

22 machine-learning neural-networks conv-neural-network gradient-descent backpropagation

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Relu vs Sigmoid vs Softmax como neuronas de capa oculta

Estaba jugando con una red neuronal simple con una sola capa oculta, por Tensorflow, y luego probé diferentes activaciones para la capa oculta: Relu Sigmoideo Softmax (bueno, generalmente softmax se usa en la última capa ..) Relu ofrece la mejor precisión de tren y precisión de validación. No estoy seguro …

22 machine-learning neural-networks conv-neural-network tensorflow sigmoid-curve

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¿Cuál es el nombre de este cuadro que muestra tasas positivas falsas y verdaderas y cómo se genera?

La siguiente imagen muestra una curva continua de tasas de falsos positivos frente a tasas positivas verdaderas: Sin embargo, lo que no entiendo de inmediato es cómo se calculan estas tasas. Si se aplica un método a un conjunto de datos, tiene una cierta tasa de FP y una cierta …

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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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Próximos pasos después del "razonamiento bayesiano y el aprendizaje automático"

Actualmente estoy pasando por "Razonamiento Bayesiano y Aprendizaje Automático" de David Barber y es un libro extremadamente bien escrito y atractivo para aprender los fundamentos. Entonces, una pregunta para alguien que ya ha hecho esto. ¿Cuáles son los siguientes libros que debería revisar después de tener un dominio razonable de …

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¿Es importante que los estadísticos aprendan el aprendizaje automático?

¿Es el aprendizaje automático un tema importante para que cualquier estadístico se familiarice? Parece que el aprendizaje automático es estadística. ¿Por qué los programas de estadística (pregrado y posgrado) no requieren aprendizaje automático?

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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 …

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