Estadísticas y Big Data machine-learning

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Estoy tratando de entrenar una red neuronal para la clasificación, pero las etiquetas que tengo son bastante ruidosas (alrededor del 30% de las etiquetas están equivocadas). La pérdida de entropía cruzada realmente funciona, pero me preguntaba si hay alguna alternativa más efectiva en este caso. o es la pérdida de …

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¿Puede la red neuronal (p. Ej., Red neuronal convolucional) tener pesos negativos?

¿Es posible tener pesos negativos (después de suficientes épocas) para redes neuronales convolucionales profundas cuando usamos ReLU para todas las capas de activación?

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Explicar el significado y el propósito de la normalización de L2

Permítanme decir desde el principio que soy muy nuevo en el aprendizaje automático y que no soy bueno en matemáticas. Entiendo lo que hace TF-IDF, pero en el libro que estoy leyendo también observa lo siguiente (está discutiendo cómo scikit-learn hace las cosas): Ambas clases [TfidfTransformer y TfidfVectorizer] también aplican …

13 machine-learning

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RNN para intervalos de tiempo irregulares?

Los RNN son notablemente buenos para capturar la dependencia temporal de los datos secuenciales. Sin embargo, ¿qué sucede cuando los elementos de secuencia no están igualmente espaciados en el tiempo? Por ejemplo, la primera entrada a la celda LSTM ocurre el lunes, luego no hay datos de martes a jueves, …

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¿Cuál es el significado de los ejes en t-SNE?

Actualmente estoy tratando de entender las matemáticas de t-SNE . Desafortunadamente, todavía hay una pregunta que no puedo responder satisfactoriamente: ¿Cuál es el significado real de los ejes en un gráfico t-SNE? Si tuviera que hacer una presentación sobre este tema o incluirla en alguna publicación: ¿Cómo etiquetaría los ejes …

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Forma matricial de retropropagación con normalización de lotes

La normalización por lotes se ha acreditado con mejoras sustanciales de rendimiento en redes neuronales profundas. Un montón de material en Internet muestra cómo implementarlo en una activación por activación. Ya implementé backprop usando álgebra matricial, y dado que estoy trabajando en lenguajes de alto nivel (mientras confío en Rcpp(y …

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¿La regresión lineal es obsoleta? [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 . Actualmente estoy en una clase de regresión lineal, pero no …

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¿La optimización de PCA es convexa?

La función objetivo del Análisis de Componentes Principales (PCA) es minimizar el error de reconstrucción en la norma L2 (ver sección 2.12 aquí . Otra vista está tratando de maximizar la varianza en la proyección. También tenemos una excelente publicación aquí: ¿Cuál es la función objetivo de PCA? ? ) …

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¿Las competiciones de Kaggle se ganan por casualidad?

Las competiciones de Kaggle determinan las clasificaciones finales en función de un conjunto de pruebas extendido. Un conjunto de prueba extendido es una muestra; puede no ser representativo de la población que se está modelando. Dado que cada presentación es como una hipótesis, el algoritmo que ganó la competencia puede, …

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¿Por qué usamos PCA para acelerar los algoritmos de aprendizaje cuando podríamos reducir la cantidad de funciones?

En un curso de aprendizaje automático, aprendí que un uso común de PCA ( Análisis de componentes principales ) es acelerar otros algoritmos de aprendizaje automático. Por ejemplo, imagine que está entrenando un modelo de regresión logística. Si tiene un conjunto de entrenamiento para i de 1 a n y …

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¿Qué son las regularidades y la regularización?

Escucho estas palabras cada vez más a medida que estudio el aprendizaje automático. De hecho, algunas personas han ganado la medalla Fields trabajando en regularidades de ecuaciones. Entonces, supongo que este es un término que se traslada de la física estadística / matemáticas al aprendizaje automático. Naturalmente, varias personas a …

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¿Cómo saber si una curva de aprendizaje del modelo SVM sufre sesgos o variaciones?

Creé esta curva de aprendizaje y quiero saber si mi modelo SVM sufre sesgos o variaciones. ¿Cómo puedo concluir eso de este gráfico?

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¿Cómo sintonizar (sistemáticamente) la tasa de aprendizaje teniendo Gradient Descent como Optimizer?

Un extraño al campo ML / DL; comenzó el curso Udacity Deep Learning que se basa en Tensorflow; haciendo la tarea 3 problema 4; tratando de ajustar la velocidad de aprendizaje con la siguiente configuración: Tamaño de lote 128 Número de pasos: suficiente para llenar 2 épocas Tamaños de capas …

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¿Cuándo es adecuada la regresión logística?

Actualmente me estoy enseñando cómo hacer la clasificación, y específicamente estoy mirando tres métodos: máquinas de vectores de soporte, redes neuronales y regresión logística. Lo que intento entender es por qué la regresión logística funcionaría mejor que las otras dos. Desde mi comprensión de la regresión logística, la idea es …

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Traducción del problema de aprendizaje automático al marco de regresión

Supongamos que tengo un panel de variables explicativas , para , , así como un vector de variables dependientes de resultados binarios . Por lo tanto, solo se observa en el momento final y no en ningún momento anterior. El caso totalmente general es tener múltiples para para cada unidad …

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