Estadísticas y Big Data machine-learning

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Una lista de funciones de costo utilizadas en redes neuronales, junto con aplicaciones

¿Cuáles son las funciones de costo comunes utilizadas en la evaluación del rendimiento de las redes neuronales? Detalles (siéntase libre de omitir el resto de esta pregunta, mi intención aquí es simplemente proporcionar una aclaración sobre la notación que las respuestas pueden usar para ayudarlos a ser más comprensibles para …

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¿Por qué el método de Newton no se usa ampliamente en el aprendizaje automático?

Esto es algo que me ha estado molestando por un tiempo, y no pude encontrar ninguna respuesta satisfactoria en línea, así que aquí va: Después de revisar un conjunto de conferencias sobre optimización convexa, el método de Newton parece ser un algoritmo muy superior al descenso de gradiente para encontrar …

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Obteniendo conocimiento de un bosque aleatorio

Los bosques aleatorios se consideran cajas negras, pero recientemente estaba pensando qué conocimiento se puede obtener de un bosque aleatorio. Lo más obvio es la importancia de las variables, en la variante más simple se puede hacer simplemente calculando el número de ocurrencias de una variable. La segunda cosa en …

127 machine-learning data-mining interaction random-forest cart

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Gradient Boosting Tree vs Random Forest

El impulso del árbol de gradiente propuesto por Friedman utiliza árboles de decisión como aprendices básicos. Me pregunto si deberíamos hacer que el árbol de decisión base sea lo más complejo posible (completamente desarrollado) o más simple. ¿Hay alguna explicación para la elección? Random Forest es otro método de conjunto …

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Detectar una cara determinada en una base de datos de imágenes faciales

Estoy trabajando en un pequeño proyecto que involucra las caras de los usuarios de Twitter a través de sus imágenes de perfil. Un problema con el que me he encontrado es que después de filtrar todas las imágenes, excepto las fotos de retratos claros, un porcentaje pequeño pero significativo de …

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¿Cómo funciona una máquina de vectores de soporte (SVM)?

¿Cómo funciona una máquina de vectores de soporte (SVM) de trabajo, y lo que lo diferencia de otros clasificadores lineales, como el perceptrón lineal , análisis discriminante lineal o regresión logística ? * * (* Estoy pensando en términos de las motivaciones subyacentes para el algoritmo, las estrategias de optimización, …

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¿Qué habilidades se requieren para realizar análisis estadísticos a gran escala?

Muchos trabajos estadísticos requieren experiencia con datos a gran escala. ¿Cuáles son los tipos de habilidades estadísticas y computacionales que serían necesarias para trabajar con grandes conjuntos de datos? Por ejemplo, ¿qué tal construir modelos de regresión dado un conjunto de datos con 10 millones de muestras?

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¿Por qué la precisión no es la mejor medida para evaluar los modelos de clasificación?

Esta es una pregunta general que se hizo indirectamente varias veces aquí, pero carece de una única respuesta autorizada. Sería genial tener una respuesta detallada a esto para la referencia. La precisión , la proporción de clasificaciones correctas entre todas las clasificaciones, es una medida muy simple y muy "intuitiva", …

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Árboles de inferencia condicional versus árboles de decisión tradicionales

¿Alguien puede explicar las diferencias principales entre los árboles de inferencia condicional ( ctreedel partypaquete en R) en comparación con los algoritmos de árbol de decisión más tradicionales (como rparten R)? ¿Qué hace que los árboles de CI sean diferentes? ¿Fortalezas y debilidades? Actualización: He mirado el artículo de Horthorn …

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¿Cómo explicar intuitivamente qué es un núcleo?

Muchos clasificadores de aprendizaje automático (por ejemplo, máquinas de vectores de soporte) permiten especificar un núcleo. ¿Cuál sería una forma intuitiva de explicar qué es un núcleo? Un aspecto en el que he estado pensando es la distinción entre núcleos lineales y no lineales. En términos simples, podría hablar de …

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¿Cómo seleccionar el núcleo para SVM?

Al usar SVM, debemos seleccionar un núcleo. Me pregunto cómo seleccionar un núcleo. ¿Algún criterio para la selección del núcleo?

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¿Es posible entrenar una red neuronal sin propagación hacia atrás?

Muchos libros y tutoriales de redes neuronales dedican mucho tiempo al algoritmo de retropropagación, que es esencialmente una herramienta para calcular el gradiente. Supongamos que estamos construyendo un modelo con ~ 10K parámetros / pesos. ¿Es posible ejecutar la optimización usando algunos algoritmos de optimización sin gradiente? Creo que calcular …

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¿Cómo se calcula la precisión y la recuperación para la clasificación multiclase utilizando la matriz de confusión?

Me pregunto cómo calcular la precisión y la recuperación utilizando una matriz de confusión para un problema de clasificación de varias clases. Específicamente, una observación solo se puede asignar a su clase / etiqueta más probable. Me gustaría calcular: Precisión = TP / (TP + FP) Recuperación = TP / …

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Explique a un niño "Maldición de dimensionalidad"

Escuché muchas veces sobre la maldición de la dimensionalidad, pero de alguna manera todavía no puedo entender la idea, todo está nublado. ¿Alguien puede explicar esto de la manera más intuitiva, como se lo explicaría a un niño, para que yo (y los demás confundidos como estoy) pudiéramos entender esto …

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¿Qué es una capa de incrustación en una red neuronal?

En muchas bibliotecas de redes neuronales, hay 'capas de incrustación', como en Keras o Lasagne . No estoy seguro de entender su función, a pesar de leer la documentación. Por ejemplo, en la documentación de Keras dice: Convierta enteros positivos (índices) en vectores densos de tamaño fijo, por ejemplo. [[4], …

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