Récemment, j'ai commencé à étudier l'apprentissage automatique, mais je n'ai pas réussi à saisir l'intuition derrière la régression logistique . Voici les faits sur la régression logistique que je comprends. Comme base d'hypothèse, nous utilisons la fonction sigmoïde . Je comprends pourquoi c'est...
Dans une question récente et bien reçue, Tim demande quand les données non équilibrées sont-elles vraiment un problème dans le Machine Learning ? La prémisse de la question est qu'il y a beaucoup de littérature d'apprentissage automatique discutant de l'équilibre des classes et du problème des...
Je suis un étudiant en master CS dans une université allemande en train de rédiger ma thèse. Je vais avoir fini dans deux mois, je dois prendre la décision très difficile si je dois continuer avec un doctorat ou trouver un emploi dans l'industrie. Mes raisons de faire un doctorat: Je suis une...
J'essaie de développer un modèle prédictif utilisant des données cliniques de grande dimension, y compris des valeurs de laboratoire. L'espace de données est rare avec 5k échantillons et 200 variables. L'idée est de classer les variables à l'aide d'une méthode de sélection des fonctionnalités (IG,...
J'ai travaillé avec de grands ensembles de données récemment et j'ai trouvé beaucoup d'articles sur les méthodes de streaming. Pour n'en nommer que quelques-uns: Follow-the-Regularized-Leader and Mirror Descent: The Equivalence Theorems and L1 Regularization (
Dans certaines conférences et tutoriels que j'ai vus, ils suggèrent de diviser vos données en trois parties: formation, validation et test. Mais il n'est pas clair comment le jeu de données de test doit être utilisé, ni comment cette approche est meilleure que la validation croisée sur l'ensemble...
Qu'est-ce qu'une étude d'ablation? Et existe-t-il un moyen systématique de l'exécuter? Par exemple, j'ai prédicteurs dans une régression linéaire que j'appellerai mon modèle.nnn Comment vais-je effectuer une étude d'ablation à ce sujet? Quelles mesures dois-je utiliser? Une source ou un manuel...
Je souhaite utiliser le deep learning dans mon projet. J'ai parcouru quelques articles et une question m'est venue: y a-t-il une différence entre le réseau neuronal à convolution et l'apprentissage en profondeur? Ces choses sont-elles les mêmes ou ont-elles des différences majeures, et quelle est...
Cette question a été migrée à partir de Stack Overflow car il est possible d'y répondre lors de la validation croisée. Migré il y a 7 ans . J'essaie d'apprendre comment Neural Network fonctionne sur la reconnaissance d'image. J'ai vu quelques exemples et je suis devenu encore plus confus. Dans...
Je fais une validation croisée imbriquée. J'ai lu que la validation croisée avec un seul retrait peut être biaisée (je ne me souviens pas pourquoi). Est-il préférable d'utiliser la validation croisée 10 fois ou la validation croisée avec suppression de la mise à part le temps d'exécution plus long...
La régression LASSO réduit les coefficients vers zéro, permettant ainsi une sélection efficace du modèle. Je crois que dans mes données, il existe des interactions significatives entre les covariables nominales et continues. Cependant, les «principaux effets» du vrai modèle ne sont pas...
J'essaie de faire une analyse des séries chronologiques et je suis nouveau dans ce domaine. J'ai un décompte quotidien d'un événement de 2006-2009 et je veux y adapter un modèle de série chronologique. Voici les progrès que j'ai réalisés: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25)...
Les forêts aléatoires sont bien connues pour fonctionner assez bien sur une variété de tâches et ont été désignées comme l' homme du cuir des méthodes d'apprentissage . Y a-t-il des types de problèmes ou de conditions spécifiques dans lesquels il faut éviter d'utiliser une forêt...
Fermé . Cette question est basée sur l'opinion . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin d'y répondre avec des faits et des citations en modifiant ce message . Fermé il y a 2 ans . Problème fondamental avec l'apprentissage en...
Quelle est la méthode d'échantillonnage la plus appropriée pour évaluer la performance d'un classificateur sur un ensemble de données particulier et la comparer avec d'autres classificateurs? La validation croisée semble être une pratique standard, mais j'ai lu que des méthodes telles que le...
Différents logiciels d'implémentation sont disponibles pour le lasso . Je sais que beaucoup de choses ont été discutées entre l'approche bayésienne et l'approche fréquentiste dans différents forums. Ma question est très spécifique au lasso - Quelles sont les différences ou les avantages du lasso...
C'est une question récurrente (voir cet article , cet article et cet article ), mais j'ai un tour différent. Supposons que j'ai un tas d'échantillons d'un échantillonneur MCMC générique. Pour chaque échantillon , je connais la valeur du log vraisemblance et du log prior . Si cela aide, je connais...
L'apprentissage automatique (ML) utilise fortement les techniques de régression linéaire et logistique. Elle repose également sur des techniques d'ingénierie (fonction feature transform, kerneletc.). Pourquoi rien au sujet variable transformation(par exemple power transformation) mentionné dans ML?...
J'ai 50 000 images comme celles-ci: Ils représentent des graphiques de données. Je voulais extraire des fonctionnalités de ces images, j'ai donc utilisé le code de l'encodeur automatique fourni par Theano (deeplearning.net). Le problème est que ces encodeurs automatiques ne semblent pas apprendre...
Je viens donc de terminer la lecture d'un excellent livre Introduction to Empirical Bayes . Je pensais que le livre était génial, mais construire des prieurs à partir des données me semblait mal. J'ai appris que vous proposez un plan d'analyse, puis vous collectez des données, puis vous testez...