Estadísticas y Big Data machine-learning

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¿Qué tipo de normalización de datos debería usarse con KNN?

Sé que hay más de dos tipos de normalización. Por ejemplo, 1- Transformar datos utilizando una puntuación z o una puntuación t. Esto generalmente se llama estandarización. 2- Reescalando datos para tener valores entre 0 y 1. La pregunta ahora si necesito normalizar ¿Qué tipo de normalización de datos debería …

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Mi red neuronal ni siquiera puede aprender la distancia euclidiana

Así que estoy tratando de enseñarme a mí mismo las redes neuronales (para aplicaciones de regresión, no para clasificar imágenes de gatos). Mis primeros experimentos fueron entrenar una red para implementar un filtro FIR y una Transformada Discreta de Fourier (entrenamiento en señales "antes" y "después"), ya que ambas son …

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Pronosticar varios períodos con aprendizaje automático

Recientemente recapitulé mi conocimiento de la Serie temporal y me di cuenta de que el aprendizaje automático en su mayoría solo da pronósticos un paso por delante. Con pronósticos de un paso adelante me refiero a pronósticos que, por ejemplo, si tenemos datos por hora, utilizamos los datos desde las …

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¿Es cierto que los bayesianos no necesitan conjuntos de prueba?

Recientemente vi esta charla de Eric J. Ma y revisé su entrada de blog , donde cita a Radford Neal, que los modelos bayesianos no se sobreajustan (pero pueden sobreajustar ) y cuando los usamos , no necesitamos conjuntos de prueba para validarlos (para Me parece que las citas hablan …

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Dónde encontrar modelos pre-entrenados para el aprendizaje de transferencia [cerrado]

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . Soy nuevo en el campo del aprendizaje automático, pero quería probar e …

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¿Por qué mis pasos se hacen más pequeños cuando uso un tamaño de paso fijo en descenso de gradiente?

Supongamos que estamos haciendo un ejemplo de juguete en gradiente decente, minimizando una función cuadrática , usando un tamaño de paso fijo . ( )α = 0.03 A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ]XTA xxTAxx^TAxα = 0.03α=0,03\alpha=0.03A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 …

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Datos correlacionados de alta dimensión y características principales / covariables descubiertas; prueba de hipótesis múltiples?

Tengo un conjunto de datos con aproximadamente 5,000 características / covariables a menudo correlacionadas y una respuesta binaria. Me dieron los datos, no los recolecté. Utilizo Lasso y el refuerzo de gradiente para construir modelos. Utilizo validación cruzada anidada iterada. Reporto los 40 coeficientes más grandes (absolutos) de Lasso y …

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¿El análisis funcional y los espacios de hilbert son útiles en el aprendizaje automático? ¿Si es así, cómo?

Me preguntaba, ¿cómo son útiles los espacios hilbert y el análisis funcional para el aprendizaje automático? Pensé que el aprendizaje automático era una mezcla de estadísticas, informática y optimización. ¿Cómo se relaciona el análisis funcional con eso?

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¿Qué modelo de aprendizaje profundo puede clasificar categorías que no son mutuamente excluyentes?

Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con softmaxfunción en la última …

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¿Cómo interpreto una curva de supervivencia del modelo de riesgo de Cox?

¿Cómo interpreta una curva de supervivencia del modelo de riesgo proporcional de Cox? En este ejemplo de juguete, supongamos que tenemos un modelo de riesgo proporcional de Cox ageen kidneydatos variables y generamos la curva de supervivencia. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Por ejemplo, en el …

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El entrenamiento de una red neuronal para la regresión siempre predice la media

Estoy entrenando una red neuronal convolucional simple para la regresión, donde la tarea es predecir la ubicación (x, y) de un cuadro en una imagen, por ejemplo: La salida de la red tiene dos nodos, uno para xy otro para y. El resto de la red es una red neuronal …

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Comprender la topología de LSTM

Como muchos otros lo han hecho, descubrí que los recursos aquí y aquí son inmensamente útiles para comprender las células LSTM. Estoy seguro de que entiendo cómo fluyen y se actualizan los valores, y estoy lo suficientemente seguro como para agregar las "conexiones de mirilla" mencionadas, etc. también. En mi …

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Aplicando inferencia variacional estocástica a la mezcla bayesiana de gaussiana

Estoy tratando de implementar el modelo de mezcla gaussiana con inferencia variacional estocástica, siguiendo este artículo . Esta es la pgm de Gaussian Mixture. Según el artículo, el algoritmo completo de inferencia variacional estocástica es: Y todavía estoy muy confundido con el método para escalarlo a GMM. Primero, pensé que …

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¿Está realmente bien realizar una selección de funciones sin supervisión antes de la validación cruzada?

En Los elementos del aprendizaje estadístico , he encontrado la siguiente declaración: Hay una calificación: los pasos iniciales de detección no supervisada se pueden realizar antes de dejar muestras. Por ejemplo, podríamos seleccionar los 1000 predictores con la mayor varianza en las 50 muestras, antes de comenzar la validación cruzada. …

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¿Deberíamos hacer siempre CV?

Mi pregunta: ¿debería hacer CV incluso para un conjunto de datos relativamente grande? Tengo un conjunto de datos relativamente grande y aplicaré un algoritmo de aprendizaje automático al conjunto de datos. Como mi PC no es rápida, el CV (y la búsqueda en la cuadrícula) a veces lleva demasiado tiempo. …

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