Estadísticas y Big Data machine-learning

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¿Cómo calcular la precisión / recuperación para la clasificación multiclase-multilabel?

Me pregunto cómo calcular las medidas de precisión y recuperación para la clasificación multiclase multicabel, es decir, la clasificación donde hay más de dos etiquetas y cada instancia puede tener varias etiquetas.

72 machine-learning classification precision-recall multi-class

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¿La distancia euclidiana generalmente no es buena para datos escasos?

He visto en alguna parte que las distancias clásicas (como la distancia euclidiana) se vuelven débilmente discriminantes cuando tenemos datos multidimensionales y escasos. ¿Por qué? ¿Tiene un ejemplo de dos vectores de datos dispersos donde la distancia euclidiana no funciona bien? En este caso, ¿qué similitud debemos usar?

72 machine-learning clustering data-mining sparse euclidean

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Resolviendo parámetros de regresión en forma cerrada vs descenso de gradiente

En el curso de aprendizaje automático de Andrew Ng , introduce la regresión lineal y la regresión logística, y muestra cómo ajustar los parámetros del modelo utilizando el descenso de gradiente y el método de Newton. Sé que el descenso de gradiente puede ser útil en algunas aplicaciones de aprendizaje …

72 regression machine-learning logistic gradient-descent

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¿Habilidades difíciles de encontrar en los aprendices de máquina?

Parece que la minería de datos y el aprendizaje automático se hicieron tan populares que ahora casi todos los estudiantes de CS saben sobre clasificadores, agrupamiento, PNL estadístico ... etc. Así que parece que encontrar mineros de datos no es algo difícil en la actualidad. Mi pregunta es: ¿Cuáles son …

71 machine-learning data-mining

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¿Qué algoritmo debo usar para detectar anomalías en series temporales?

Antecedentes Estoy trabajando en el Centro de operaciones de red, supervisamos los sistemas informáticos y su rendimiento. Una de las métricas clave para monitorear es una cantidad de visitantes \ clientes actualmente conectados a nuestros servidores. Para hacerlo visible, nosotros (el equipo de Ops) recopilamos métricas como datos de series …

70 machine-learning time-series python computational-statistics anomaly-detection

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¿Cómo dividir el conjunto de datos para la validación cruzada, la curva de aprendizaje y la evaluación final?

¿Cuál es una estrategia adecuada para dividir el conjunto de datos? Pido retroalimentación en el enfoque siguiente (no en los parámetros individuales tales como test_sizeo n_iter, pero si utilicé X, y, X_train, y_train, X_test, y y_testde manera adecuada y si la secuencia tiene sentido): (ampliando este ejemplo de la documentación …

70 machine-learning cross-validation python scikit-learn

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¿Cómo ajustar los hiperparámetros de los árboles xgboost?

Tengo una clase de datos desequilibrados y quiero ajustar los hiperparámetros del trenzado reforzado usando xgboost. Preguntas ¿Hay un equivalente de gridsearchcv o randomsearchcv para xgboost? Si no, ¿cuál es el enfoque recomendado para ajustar los parámetros de xgboost?

69 machine-learning cross-validation xgboost boosting

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¿Se necesita realmente una selección variable para el modelado predictivo en 2016?

Esta pregunta se hizo en CV hace algunos años, parece que vale la pena volver a publicar a la luz de 1) orden de magnitud mejor tecnología informática (por ejemplo, computación paralela, HPC, etc.) y 2) técnicas más nuevas, por ejemplo [3]. Primero, un poco de contexto. Supongamos que el …

68 machine-learning modeling feature-selection model-selection prediction

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Forma adecuada de usar la red neuronal recurrente para el análisis de series temporales

Las redes neuronales recurrentes difieren de las "regulares" por el hecho de que tienen una capa de "memoria". Debido a esta capa, se supone que los NN recurrentes son útiles en el modelado de series temporales. Sin embargo, no estoy seguro de entender correctamente cómo usarlos. Digamos que tengo las …

67 time-series machine-learning neural-networks

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¿Qué hace que el núcleo gaussiano sea tan mágico para PCA, y también en general?

Estaba leyendo sobre kernel PCA ( 1 , 2 , 3 ) con núcleos gaussianos y polinomiales. ¿Cómo separa el núcleo gaussiano aparentemente cualquier tipo de datos no lineales excepcionalmente bien? Realice un análisis intuitivo, así como uno matemáticamente involucrado si es posible. ¿Cuál es una propiedad del núcleo gaussiano …

67 machine-learning pca svm kernel-trick

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¿Función Softmax vs Sigmoid en clasificador logístico?

¿Qué decide la elección de la función (Softmax vs Sigmoid) en un clasificador logístico? Supongamos que hay 4 clases de salida. Cada una de las funciones anteriores da las probabilidades de que cada clase sea la salida correcta. Entonces, ¿cuál tomar para un clasificador?

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¿Cuál es la diferencia entre una red neuronal y una red de creencias profundas?

Tengo la impresión de que cuando las personas se refieren a una red de "creencias profundas", se trata básicamente de una red neuronal pero muy grande. ¿Es esto correcto o una red de creencias profundas también implica que el algoritmo en sí mismo es diferente (es decir, no alimenta la …

62 machine-learning neural-networks deep-learning deep-belief-networks

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¿Por qué solo tres particiones? (entrenamiento, validación, prueba)

Cuando intenta ajustar modelos a un gran conjunto de datos, el consejo común es dividir los datos en tres partes: el conjunto de datos de capacitación, validación y prueba. Esto se debe a que los modelos generalmente tienen tres "niveles" de parámetros: el primer "parámetro" es la clase de modelo …

61 machine-learning model-selection data-mining

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¿Cómo y por qué funcionan la normalización y el escalado de características?

Veo que muchos algoritmos de aprendizaje automático funcionan mejor con la cancelación media y la ecualización de covarianza. Por ejemplo, las redes neuronales tienden a converger más rápido, y K-Means generalmente ofrece una mejor agrupación con características preprocesadas. No veo que la intuición detrás de estos pasos de preprocesamiento conduzca …

61 machine-learning neural-networks covariance normalization

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¿Cómo puedo ayudar a asegurar que los datos de prueba no se filtren en los datos de entrenamiento?

Supongamos que tenemos a alguien construyendo un modelo predictivo, pero que alguien no está necesariamente versado en los principios estadísticos o de aprendizaje automático adecuados. Tal vez estamos ayudando a esa persona mientras está aprendiendo, o tal vez esa persona está utilizando algún tipo de paquete de software que requiere …

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