통계 및 빅 데이터 machine-learning

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대학원 입학 시즌입니다. 저 (그리고 저와 같은 많은 학생들)는 어떤 통계 프로그램을 고를 지 결정하려고합니다. 통계를 다루는 사람들이 통계에서 석사 프로그램에 대해 고려할 것을 제안하는 것은 무엇입니까? 학생들이 흔히하는 함정이나 실수가 있습니까 (아마 학교 명성과 관련하여)? 고용을 위해 우리는 응용 통계 또는 응용 통계와 이론 통계의 혼합에 초점을 맞춰야합니까? 편집 …

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머신 러닝을위한 클라우드 컴퓨팅 플랫폼

Amazon EC2를 기반으로 구축 된 클러스터에서 R, python 또는 octave 스크립트를 실행하기위한 플랫폼을 제공하는 작은 회사 목록이 있습니다. 추가해야 할 다른 이름이 있습니까? 구름 번호 오 파니 crdata

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임의의 숲에서 투표를 통해 "확실성 점수"를 작성 하시겠습니까?

나는 구별하는 분류 훈련을 찾고 있어요 Type A하고 Type B있는 절반에 대해, 약 10,000 개체의 합리적 큰 훈련 집합 개체를 Type A그중 절반을 Type B. 데이터 세트는 셀의 물리적 특성 (크기, 평균 반경 등)을 자세히 설명하는 100 개의 연속 기능으로 구성됩니다. 쌍별 산점도 및 밀도 플롯으로 데이터를 시각화하면 많은 특징에서 …

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변이 추론 대 MCMC : 언제 다른 것을 선택할 것인가?

나는 Gibbs 샘플링, Metropolis Hastings 등과 같은 다양한 MCMC의 풍미를 포함하여 VI와 MCMC에 대한 일반적인 아이디어를 얻는다고 생각 합니다 . 이 논문은 두 가지 방법에 대한 훌륭한 설명을 제공합니다. 다음과 같은 질문이 있습니다. 베이지안 추론을하려면 왜 다른 방법을 선택해야합니까? 각 방법의 장단점은 무엇입니까? 나는 이것이 매우 광범위한 질문이라는 것을 이해하지만 …

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예측 만 관심이있는 경우 왜 능선 위에 올가미를 사용합니까?

통계 학습 입문의 223 페이지 에서 저자는 능선 회귀와 올가미의 차이점을 요약합니다. 그것들은 "lasso가 치우침, 분산 및 MSE 측면에서 능선 회귀를 능가하는 경향이있는"예를 보여줍니다 (그림 6.9). 올가미가 바람직한 이유를 이해합니다. 많은 계수를 0으로 축소하여 단순하고 해석 가능한 모델로 스파 스 솔루션을 생성합니다. 그러나 예측 만 관심이있을 때 능선을 능가하는 방법을 …

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선형 회귀에 대한 그라디언트 부스팅-왜 작동하지 않습니까?

그라디언트 부스팅에 대해 배우면서 메서드가 빌드 및 앙상블 모델을 만드는 데 사용하는 "약한 분류기"의 속성과 관련된 제약에 대해 들어 보지 못했습니다. 그러나 선형 회귀를 사용하는 GB의 응용 프로그램을 상상할 수 없었으며 실제로 테스트를 수행했을 때 작동하지 않습니다. 나는 제곱 잔차의 합의 기울기로 가장 표준적인 접근법을 테스트하고 후속 모델을 함께 추가했습니다. …

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PCA와 열차 / 시험 분할

이진 레이블 집합이 여러 개인 데이터 집합이 있습니다. 각 레이블 집합에 대해 분류기를 훈련시켜 교차 유효성 검사로 평가합니다. 주성분 분석 (PCA)을 사용하여 차원을 줄이려고합니다. 내 질문은 : 전체 데이터 세트에 대해 PCA를 한 번 수행 한 다음 위에서 설명한대로 교차 검증에 더 낮은 차원의 새 데이터 세트를 사용할 수 있습니까? …

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기계 학습 : 이진 예측에 범주 형 크로스 엔트로피 또는 이진 크로스 엔트로피 손실을 사용해야합니까?

우선, 이진 예측을 수행해야하는 경우 원 핫 인코딩을 수행하여 두 개 이상의 클래스를 만들어야한다는 것을 깨달았습니다. 이 올바른지? 그러나 클래스가 하나 뿐인 예측에 대해서만 이진 교차 엔트로피입니까? TensorFlow와 같은 대부분의 라이브러리에서 일반적으로 발견되는 범주 형 크로스 엔트로피 손실을 사용한다면 큰 차이가 있습니까? 실제로 범주와 이진 교차 엔트로피의 정확한 차이점은 무엇입니까? …

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스파 스 코딩과 자동 인코더의 차이점은 무엇입니까?

희소 코딩은 입력 벡터를 나타 내기 위해 과도하게 완료된 기본 벡터 세트를 학습하는 것으로 정의됩니다 (<-왜 우리가 이것을 원합니까?). 스파 스 코딩과 자동 인코더의 차이점은 무엇입니까? 스파 스 코딩 및 자동 인코더는 언제 사용합니까?

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매우 높은 차원 분류를위한 무료 데이터 세트 [닫기]

1000 개 이상의 피쳐 (또는 커브가 포함 된 경우 샘플 포인트) 로 분류 할 수 있는 무료 데이터 세트 는 무엇입니까 ? 무료 데이터 세트에 대한 커뮤니티 위키가 이미 있습니다. 자유롭게 사용 가능한 데이터 샘플 찾기 그러나 여기서는 보다 편리하게 사용할 수 있는 보다 집중적 인 목록을 작성하는 것이 좋으며 …

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CV / Bootstrap을 사용하여 기계 학습 알고리즘을 훈련하여 과적 합할 수 있습니까?

이 질문은 결정적인 대답을 얻기에는 너무 개방적 일 수 있지만, 그렇지 않을 수 있습니다. SVM, GBM, 랜덤 포레스트 등과 같은 머신 러닝 알고리즘은 일반적으로 일부 경험 법칙을 넘어서 각 데이터 세트에 맞게 조정해야하는 자유 매개 변수를 갖습니다. 이것은 일반적으로 최상의 일반화 오류를 제공하는 매개 변수 세트에 맞추기 위해 일종의 리샘플링 …

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랜덤 포레스트 모델에서 정확도의 평균 감소 및 평균 감소 GINI를 해석하는 방법

Random Forest 패키지의 변수 중요도 출력을 해석하는 방법을 이해하는 데 어려움이 있습니다. 평균 정확도 감소는 일반적으로 "각 기능의 값을 변경하여 모델 정확도가 감소 함"으로 설명됩니다. 이 기능이 전체 기능 또는 기능 내 특정 값에 대한 설명입니까? 두 경우 모두 모형에서 문제의 특징 (또는 특징의 값)을 제거하여 정확도의 평균 감소가 잘못 …

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베이지안 모형은 정확히 무엇입니까?

베이 즈 정리가 "베이지안 모델"로 사용되는 모델을 호출 할 수 있습니까? 나는 그러한 정의가 너무 광범위 할까 두렵다. 베이지안 모델은 정확히 무엇입니까?

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의사 결정 트리의 약점은 무엇입니까?

의사 결정 트리는 매우 이해하기 쉬운 기계 학습 방법으로 보입니다. 일단 만들어지면 사람이 쉽게 검사 할 수있어 일부 응용 분야에서 큰 이점이 있습니다. 의사 결정 트리의 실질적인 약점은 무엇입니까?

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데이터 마이닝 : 기능적 형태를 찾으려면 어떻게해야합니까?

나는 함수의 함수 형태를 발견 할 수 있습니다 반복 절차에 대한 궁금 y = f(A, B, C) + error_term내 유일한 입력이 관찰의 집합이다 ( y, A, B및 C). 의 기능적 형태 f는 알려져 있지 않습니다. 다음 데이터 세트를 고려하십시오. AA BB CC DD EE FF == == == == == …

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