Estadísticas y Big Data machine-learning

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Prueba: dígale al clasificador por su límite de decisión

Los siguientes son los 6 límites de decisión a continuación. Los límites de decisión son las líneas violett. Los puntos y cruces son dos conjuntos de datos diferentes. Tenemos que decidir cuál es un: SVM lineal SVM kernelized (núcleo polinomial de orden 2) Perceptrón Regresión logística Red neuronal (1 capa …

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Comprender qué características fueron más importantes para la regresión logística

He creado un clasificador de regresión logística que es muy preciso en mis datos. Ahora quiero entender mejor por qué funciona tan bien. Específicamente, me gustaría clasificar qué características están haciendo la mayor contribución (qué características son las más importantes) e, idealmente, cuantificar cuánto contribuye cada característica a la precisión …

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¿Cuáles son las garantías teóricas de embolsado?

He (aproximadamente) escuchado que: El ensacado es una técnica para reducir la varianza de un algoritmo de predicción / estimador / aprendizaje. Sin embargo, nunca he visto una prueba matemática formal de esta afirmación. ¿Alguien sabe por qué esto es matemáticamente cierto? Simplemente parece ser un hecho tan ampliamente aceptado …

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¿Por qué dividimos por la desviación estándar y no por algún otro factor de estandarización antes de hacer PCA?

Estaba leyendo la siguiente justificación (de las notas del curso cs229) sobre por qué dividimos los datos sin procesar por su desviación estándar: Aunque entiendo lo que dice la explicación, no me queda claro por qué dividir por la desviación estándar alcanzaría tal objetivo. Dice para que todos estén más …

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¿Es apropiado el valor R cuadrado para comparar modelos?

Estoy tratando de identificar el mejor modelo para predecir los precios de los automóviles, utilizando los precios y las funciones disponibles en los sitios de anuncios clasificados de automóviles. Para esto utilicé un par de modelos de la biblioteca scikit-learn y modelos de redes neuronales de pybrain y neurolab. El …

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¿Cuándo Naive Bayes funciona mejor que SVM?

En un pequeño problema de clasificación de texto que estaba viendo, Naive Bayes ha estado exhibiendo un rendimiento similar o mayor que un SVM y estaba muy confundido. Me preguntaba qué factores deciden el triunfo de un algoritmo sobre el otro. ¿Hay situaciones en las que no tiene sentido usar …

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¿Qué significa "grado de libertad" en las redes neuronales?

En el libro de Bishop "Clasificación de patrones y aprendizaje automático", describe una técnica para la regularización en el contexto de redes neuronales. Sin embargo, no entiendo un párrafo que describa que durante el proceso de capacitación, el número de grados de libertad aumenta junto con la complejidad del modelo. …

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Quiero construir un índice de criminalidad e índice de inestabilidad política basado en noticias

Tengo este proyecto paralelo en el que rastreo los sitios web de noticias locales en mi país y quiero crear un índice de criminalidad e índice de inestabilidad política. Ya he cubierto la parte de recuperación de información del proyecto. Mi plan es hacer: Extracción de temas sin supervisión. Detección …

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Usando la red neuronal para negociar en bolsa

Me sumergí en el campo de las redes neuronales y me cautivé con ellas. Finalmente, he desarrollado un marco de aplicación para probar sistemas de comercio en bolsas de valores y ahora voy a implementar mi primera red neuronal en él. Muy simple y primitivo, no destinado al comercio real, …

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Comparación de dos resultados de precisión del clasificador para la significación estadística con la prueba t

Quiero comparar la precisión de dos clasificadores para la significación estadística. Ambos clasificadores se ejecutan en el mismo conjunto de datos. Esto me lleva a creer que debería estar usando una prueba t de una muestra de lo que he estado leyendo . Por ejemplo: Classifier 1: 51% accuracy Classifier …

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Los parámetros de entrada para usar la asignación de Dirichlet latente

Cuando se usa el modelado de temas (Asignación de Dirichlet latente), el número de temas es un parámetro de entrada que el usuario debe especificar. ¿Me parece que también deberíamos proporcionar una colección de conjunto de temas candidatos que el proceso de Dirichlet tiene que probar? ¿Es correcto mi entendimiento? …

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¿Los mejores libros para una introducción al análisis de datos estadísticos?

Bloqueado . Esta pregunta y sus respuestas están bloqueadas porque la pregunta está fuera de tema pero tiene un significado histórico. Actualmente no acepta nuevas respuestas o interacciones. Compré este libro: Cómo medir cualquier cosa: encontrar el valor de los intangibles en los negocios y Head First Data Analysis: A …

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¿Qué algoritmos necesitan escalado de características, además de SVM?

Estoy trabajando con muchos algoritmos: RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (kernel = linear y rbf), KNN, LDA y XGBoost. Todos ellos fueron bastante rápidos, excepto SVM. Fue entonces cuando llegué a saber que necesita una función de escala para funcionar más rápido. Entonces comencé a preguntarme si debería hacer lo mismo …

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¿Cómo construir el modelo final y el umbral de probabilidad de sintonización después de la validación cruzada anidada?

En primer lugar, disculpas por publicar una pregunta que ya se ha discutido extensamente aquí , aquí , aquí , aquí , aquí, y para recalentar un viejo tema. Sé que @DikranMarsupial ha escrito sobre este tema extensamente en publicaciones y artículos de revistas, pero todavía estoy confundido, y a …

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¿Es KNN un algoritmo de aprendizaje discriminativo?

Parece que KNN es un algoritmo de aprendizaje discriminativo, pero parece que no puedo encontrar ninguna fuente en línea que lo confirme. ¿Es KNN un algoritmo de aprendizaje discriminativo?

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