Estadísticas y Big Data machine-learning

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Keras: ¿por que disminuye la pérdida mientras aumenta val_loss?

Configuré una búsqueda de cuadrícula para un montón de parámetros. Estoy tratando de encontrar los mejores parámetros para una red neuronal Keras que hace una clasificación binaria. La salida es 1 o 0. Hay alrededor de 200 características. Cuando hice una búsqueda en la cuadrícula, obtuve un montón de modelos …

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¿Cuál es la diferencia entre la regresión lineal 'regular' y la regresión lineal de aprendizaje profundo?

Quiero saber la diferencia entre la regresión lineal en un análisis de aprendizaje automático y la regresión lineal en un entorno de "aprendizaje profundo". Qué algoritmos se utilizan para la regresión lineal en el entorno de aprendizaje profundo.

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En CNN, ¿son iguales el muestreo ascendente y la convolución de transposición?

Los términos "muestreo ascendente" y "convolución de transposición" se usan cuando se está haciendo "deconvolución" (<- no es un buen término, pero déjenme usarlo aquí). Originalmente, pensé que significaban lo mismo, pero me parece que son diferentes después de leer estos artículos. alguien puede por favor aclarar? Transvolución de convolución …

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¿Qué es exactamente un bloque de aprendizaje residual en el contexto de las redes residuales profundas en el aprendizaje profundo?

Estaba leyendo el artículo Aprendizaje residual profundo para el reconocimiento de imágenes y tuve dificultades para comprender con 100% de certeza lo que implica un bloqueo residual computacionalmente. Leyendo su periódico tienen la figura 2: que ilustra lo que se supone que es un Bloque residual. ¿El cálculo de un …

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Utilice el coeficiente de correlación de Pearson como objetivo de optimización en el aprendizaje automático

En el aprendizaje automático (para problemas de regresión), a menudo veo que se usa el error cuadrático medio (MSE) o el error absoluto medio (MAE) como la función de error para minimizar (más el término de regularización). Me pregunto si hay situaciones en las que sería más apropiado usar el …

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Gradiente para la función de pérdida logística

Haría una pregunta relacionada con este . Encontré un ejemplo de escritura de la función de pérdida personalizada para xgboost aquí : loglossobj <- function(preds, dtrain) { # dtrain is the internal format of the training data # We extract the labels from the training data labels <- getinfo(dtrain, "label") …

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Por qué el análisis de series temporales no se considera un algoritmo de aprendizaje automático

¿Por qué el análisis de series temporales no se considera un algoritmo de aprendizaje automático (a diferencia de la regresión lineal)? Tanto la regresión como el análisis de series temporales son métodos de pronóstico. Entonces, ¿por qué uno de ellos se considera un algoritmo de aprendizaje pero no el otro?

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Dimensión VC de modelos de regresión

En la serie de conferencias Aprendiendo de los datos , el profesor menciona que la dimensión VC mide la complejidad del modelo sobre cuántos puntos puede romper un modelo dado. Por lo tanto, esto funciona perfectamente para los modelos de clasificación en los que podríamos decir de N puntos si …

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Libro de texto sobre aprendizaje por refuerzo

Estoy buscando un libro de texto / apuntes de clase en aprendizaje por refuerzo. Soy aficionado a la "Introducción al aprendizaje estadístico" , pero desafortunadamente no cubren este tema. Sé que un libro de Sutton y Barto es una referencia estándar, y quizás NDP también es bueno, pero están fechados …

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Algoritmos de aprendizaje automático para datos de panel

En esta pregunta, ¿existe algún método para construir árboles de decisión que tenga en cuenta los predictores estructurados / jerárquicos / multinivel? - mencionan un método de datos de panel para árboles. ¿Existen métodos de datos de panel específicos para admitir máquinas de vectores y redes neuronales? Si es así, …

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¿Cómo comparar dos algoritmos de clasificación?

Quiero comparar dos algoritmos de clasificación. En estos algoritmos, el cliente especifica algunas condiciones en su búsqueda. De acuerdo con los requisitos del cliente, este algoritmo debe asignar una puntuación para cada elemento en la base de datos y recuperar los elementos con las puntuaciones más altas. He leído diferentes …

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Prueba exacta de Fisher y distribución hipergeométrica

Quería entender mejor la prueba exacta del pescador, así que ideé el siguiente ejemplo de juguete, donde f y m corresponde a machos y hembras, y n e y corresponden a "consumo de refrescos" de esta manera: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, esta es …

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Interpretación del resultado de la agrupación de k-medias en R

Estaba usando las kmeansinstrucciones de R para realizar el algoritmo k-means en el conjunto de datos de iris de Anderson. Tengo una pregunta sobre algunos parámetros que obtuve. Los resultados son: Cluster means: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000 En este caso, ¿qué significa "Cluster significa"? ¿Es …

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¿Cómo combinar resultados de regresión logística y bosque aleatorio?

Soy nuevo en el aprendizaje automático. Apliqué regresión logística y bosque aleatorio en un mismo conjunto de datos. Entonces obtengo importancia variable (coeficiente absoluto para regresión logística e importancia variable para bosque aleatorio). Estoy pensando en combinar los dos para obtener una importancia variable final. ¿Alguien puede compartir su experiencia? …

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Kernelised k Vecino más cercano

Soy nuevo en kernels y he encontrado un inconveniente al intentar kernelise kNN. Preliminares Estoy usando un polinomio núcleo: K( X , y ) = ( 1 + ⟨ x , y ⟩ )reK(x,y)=(1+⟨x,y⟩)dK(\mathbf{x},\mathbf{y}) = (1 + \langle \mathbf{x},\mathbf{y} \rangle)^d Su kNN euclidiano típico utiliza la siguiente métrica de distancia: …

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