통계 및 빅 데이터 machine-learning

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다중 선형 회귀 분석에서 기능 선택에 임의 포리스트를 사용할 수 있습니까?

RF는 비선형 성을 처리 할 수 있지만 계수를 제공 할 수 없기 때문에 랜덤 포레스트를 사용하여 가장 중요한 피쳐를 수집 한 다음 계수를 얻기 위해 해당 피쳐를 다중 선형 회귀 모델에 연결하는 것이 현명합니까?

50 regression machine-learning feature-selection random-forest regression-strategies

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이 게시물을 기반으로 통계 학습 요소를 요약하고 싶습니다. 다행히도 무료로 사용할 수 있으며 읽기 시작했습니다. 나는 그것을 이해하기에 충분한 지식이 없다. 책의 주제를 더 잘 소개하는 책을 추천 할 수 있습니까? 희망적으로 그것을 이해하는 데 필요한 지식을 줄 것입니까? 관련 : 수학의 강력한 배경이 ML의 필수 요건입니까?

50 machine-learning references

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K-Means 및 EM을 사용한 클러스터링 : 어떻게 관련되어 있습니까?

데이터 클러스터링 (비지도 학습) : EM 및 k- 평균 알고리즘을 연구했습니다. 나는 다음을 계속 읽습니다. k- 평균은 군집이 구형이라는 가정하에 EM의 변형입니다. 누군가 위의 문장을 설명 할 수 있습니까? 나는 구상 의미가 무엇인지, kmeans와 EM이 어떻게 관련되는지 이해하지 못합니다. 하나는 확률 론적 할당을 수행하고 다른 하나는 결정 론적 방식으로 수행하기 …

50 machine-learning clustering data-mining k-means expectation-maximization

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분류 확률 임계 값

일반적으로 분류에 관한 질문이 있습니다. f는 일부 데이터 D가 주어진 확률 세트를 출력하는 분류기 (classifier)라고하자. 일반적으로 P (c | D)> 0.5이면 클래스 1을 할당하고 그렇지 않으면 0을 할당한다. 분류). 내 질문은, 내가 알면, 확률을 1로 분류하면 확률이 0.2보다 클 때 분류 기가 더 잘 수행된다는 것입니다. 분류를 수행 할 때이 …

49 machine-learning classification binary-data threshold

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확률 적 경사 하강을 위해 배치 크기는 얼마나 커야합니까?

확률 적 그라디언트 디센트는 각 반복을 다른 훈련 데이터 세트 샘플로 업데이트하여 역 전파를 사용하여 신경망을 최적화하는 데 사용될 수 있음을 이해합니다. 배치 크기는 얼마나 커야합니까?

49 machine-learning neural-networks gradient-descent backpropagation

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재발 성 신경망과 재귀 신경망 : NLP에는 어떤 것이 더 좋습니까?

재발 성 신경망과 재귀 신경망이 있습니다. 둘 다 일반적으로 동일한 약어로 표시됩니다 : RNN. Wikipedia 에 따르면 Recurrent NN은 실제로 Recursive NN이지만 설명을 이해하지 못합니다. 또한, 자연어 처리에 어떤 것이 더 나은지 (예를 들어) 알지 못하는 것 같습니다. 사실 Socher는 자신의 튜토리얼 에서 NLP에 재귀 NN을 사용하지만 재귀 신경 네트워크의 …

48 machine-learning neural-networks deep-learning natural-language

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비지도 학습을 평가하기위한 성능 지표

감독되지 않은 학습 (클러스터링과 같은)과 관련하여 성능을 평가할 메트릭이 있습니까?

48 machine-learning clustering data-mining unsupervised-learning

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숙련 된 개발자를위한 통계로 시작하는 곳

2015 년 상반기 동안 저는 기계 학습 과정 (GREAT 과정 Andrew Andrew)을 수행했습니다. 기계 학습의 기본 사항 (선형 회귀, 로지스틱 회귀, SVM, 신경망 ...)을 배웠습니다. 또한 나는 10 년 동안 개발자 였으므로 새로운 프로그래밍 언어를 배우는 것은 문제가되지 않습니다. 최근에 기계 학습 알고리즘을 구현하기 위해 R 학습을 시작했습니다. 그러나 나는 …

47 r regression machine-learning references

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지도 머신 러닝의 수업 불균형

이것은 일반적으로 질문이나 방법이나 데이터 세트에만 국한되지 않습니다. 데이터 세트에서 0의 수가 90 %이고 1의 수가 10 % 인 Supervised Machine 학습에서 클래스 불균형 문제를 처리하는 방법 분류기를 최적으로 훈련시키는 방법 내가 따르는 방법 중 하나는 데이터 세트의 균형을 잡고 분류기를 훈련시키고 여러 샘플에 대해 이것을 반복하기 위해 샘플링하는 것입니다. …

47 machine-learning unbalanced-classes supervised-learning

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나이브 베이 이해

에서 StatSoft, 주식 회사 (2013), 전자 통계 교과서 , "나이브 베이 즈 분류" : Naïve Bayes Classification의 개념을 설명하려면 위 그림에 표시된 예를 고려하십시오. 표시된대로 오브젝트는 녹색 또는 빨간색으로 분류 될 수 있습니다. 내 임무는 새로운 사례가 도착할 때 분류하는 것입니다. 즉, 현재 종료되는 객체를 기준으로 어떤 클래스 레이블이 속하는지 …

47 machine-learning naive-bayes

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Convolutional Neural Networks가 분류를 위해 Support Vector Machine을 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?

최근 몇 년 동안 CNN (Convolutional Neural Networks)은 컴퓨터 비전의 객체 인식을위한 최첨단 기술이되었습니다. 일반적으로 CNN은 여러 개의 컨볼 루션 레이어로 구성되고 그 뒤에 완전히 연결된 두 레이어가 있습니다. 이것에 대한 직관은 컨볼 루션 레이어가 입력 데이터의 더 나은 표현을 배우고 완전히 연결된 레이어는 레이블 세트 로이 표현을 분류하는 법을 …

46 machine-learning neural-networks svm deep-learning conv-neural-network

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임의 포리스트의 최적 트리 수는 예측 변수 수에 따라 달라 집니까?

예측 변수 수가 많은 경우 임의의 포리스트에 많은 수의 나무가 필요한 이유를 누군가가 설명 할 수 있습니까? 최적의 나무 수를 어떻게 결정할 수 있습니까?

46 machine-learning random-forest

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"거의 모든 지역 최소값은 전체 최적 값과 매우 유사한 기능 값을 가짐"이해

Rong Ge 의 최근 블로그 게시물 에서 다음과 같이 말했습니다. 딥넷 학습을 포함한 많은 문제의 경우 거의 모든 지역 최소값이 전역 최적 값과 매우 유사한 기능 값을 가지므로 지역 최소값을 찾는 것으로 충분합니다. 이 믿음은 어디에서 왔습니까?

45 machine-learning neural-networks optimization deep-learning

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머신 (딥) 학습의 주요 정리는 무엇입니까?

Al Rahimi는 최근 NIPS 2017에서 현재 기계 학습과 연금술을 비교 하여 매우 도발적인 연설을 했습니다. 그의 주장 중 하나는 우리가 이론적 발전으로 되돌아 가서 기초적인 결과를 입증하는 간단한 이론을 가져야한다는 것이다. 그가 말했을 때, ML에 대한 주요 정리를 찾기 시작했지만 주요 결과를 이해하는 좋은 참고 자료를 찾을 수 없었습니다. ML …

45 machine-learning deep-learning theory

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GradientDescentOptimizer와 AdamOptimizer (TensorFlow)의 차이점은 무엇입니까?

XOR-Gate 모델링하는 TensorFlow 에서 간단한 MLP 를 작성했습니다 . 그래서 : input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] 다음을 생성해야합니다. output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] 네트워크에는 입력 레이어, 숨겨진 레이어 및 각각 2, 5 및 1 뉴런이있는 출력 레이어가 있습니다. 현재 다음과 같은 교차 엔트로피가 있습니다. …

45 machine-learning neural-networks error gradient-descent supervised-learning

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