Właśnie skończyłem czytać tę dyskusję. Twierdzą, że PR AUC jest lepszy niż ROC AUC w niezrównoważonym zbiorze danych. Na przykład mamy 10 próbek w zestawie danych testowych. 9 próbek jest pozytywnych, a 1 ujemna. Mamy okropny model, który przewiduje wszystko pozytywnie. Będziemy zatem mieć miarę,...
W artykule DeepMind na temat Deep Q-Learning dla gier wideo Atari ( tutaj ) używają one chciwości epsilon do eksploracji podczas treningu. Oznacza to, że gdy akcja zostanie wybrana podczas treningu, zostanie wybrana albo jako akcja o najwyższej wartości q, albo akcja losowa. Wybór między tymi dwoma...
Moi profesorowie fizyki w szkole gradowej, a także szlachetny laureat Feynman, zawsze prezentowali tak zwane modele zabawek, aby zilustrować podstawowe pojęcia i metody w fizyce, takie jak oscylator harmoniczny, wahadło, bączek i czarna skrzynka. Jakie modele zabawek służą do zilustrowania...
Pracuję nad projektem Machine Learning z danymi, które są już (w dużym stopniu) stronnicze w wyniku selekcji danych. Załóżmy, że masz zestaw zakodowanych reguł. Jak zbudować model uczenia maszynowego, aby go zastąpić, skoro wszystkie dane, których może użyć, to dane, które zostały już...
Widziałem podobny wniosek z wielu dyskusji, że wraz ze wzrostem rozmiaru mini-partii konwergencja SGD faktycznie staje się trudniejsza / gorsza, na przykład ten artykuł i ta odpowiedź . Słyszałem także o ludziach stosujących sztuczki, takie jak małe stawki uczenia się lub wielkości partii na...
Wiele samouczków online mówi o spadku gradientu i prawie wszystkie z nich mają ustalony rozmiar kroku (współczynnik uczenia ). Dlaczego nie ma potrzeby wyszukiwania linii (takiego jak wyszukiwanie linii wstecznej lub dokładne wyszukiwanie
W ubiegłym roku na targach NIPS 2017 Ali Rahimi i Ben Recht wygrali próbę czasową za swój artykuł „Random Features for Large Scale Kernel Machines”, w którym wprowadzili losowe funkcje, później skodyfikowane jako algorytm losowych zlewów kuchennych. W ramach publikacji artykułu wykazali, że ich...
Mam 10 klasę i zamierzam symulować dane dla projektu targów nauki maszynowego. Ostateczny model zostanie zastosowany do danych pacjenta i będzie przewidywał korelację między niektórymi porami tygodnia i wpływ, jaki ma to na przyleganie leku w danych jednego pacjenta. Wartości przylegania będą...
Spotkałem niektórych statystyk, którzy nigdy nie używają modeli innych niż regresja liniowa do przewidywania, ponieważ uważają, że „modele ML”, takie jak losowy wzrost lasu lub zwiększenie gradientu, są trudne do wyjaśnienia lub „niemożliwe do interpretacji”. W regresji liniowej, biorąc pod uwagę,...
Zablokowana . To pytanie i odpowiedzi są zablokowane, ponieważ pytanie jest nie na temat, ale ma znaczenie historyczne. Obecnie nie akceptuje nowych odpowiedzi ani interakcji. Kupiłem tę książkę: Jak mierzyć cokolwiek: Znajdowanie wartości niematerialnych w biznesie i...
Badam różne metody klasyfikacji dla projektu, nad którym pracuję i jestem zainteresowany wypróbowaniem Losowych Lasów. Staram się kształcić na bieżąco i byłbym wdzięczny za wszelką pomoc ze strony społeczności CV. Podzieliłem swoje dane na zestawy szkoleniowe / testowe. Po eksperymentach z...
Podczas korzystania z modelowania tematów (Latent Dirichlet Allocation) liczba tematów jest parametrem wejściowym, który użytkownik musi określić. Wydaje mi się, że powinniśmy również dostarczyć zbiór kandydujących zestawów tematów, z którymi proces Dirichleta musi próbkować? Czy moje rozumowanie...
Chcę porównać dokładność dwóch klasyfikatorów dla istotności statystycznej. Oba klasyfikatory działają na tym samym zestawie danych. To prowadzi mnie do przekonania, że powinienem używać testu t jednej próbki z tego, co czytałem . Na przykład: Classifier 1: 51% accuracy Classifier 2: 64%...
Random Forests (RFs) to konkurencyjna metoda modelowania / wyszukiwania danych. Model RF ma jedno wyjście - zmienną wyjściową / predykcyjną. Naiwnym podejściem do modelowania wielu wyjść za pomocą RF byłoby skonstruowanie RF dla każdej zmiennej wyjściowej. Mamy więc N niezależnych modeli i tam,...
Mam ten poboczny projekt, w którym indeksuję lokalne serwisy informacyjne w moim kraju i chcę zbudować wskaźnik przestępczości i wskaźnik niestabilności politycznej. Omówiłem już część projektu dotyczącą wyszukiwania informacji. Mój plan to zrobić: Ekstrakcja tematu bez nadzoru. Wykrywanie...
Zanurkowałem w dziedzinie sieci neuronowych i zafascynowałem się nimi. W końcu opracowałem platformę do testowania systemów handlowych na giełdach, a teraz zamierzam wdrożyć w niej moją pierwszą sieć neuronową. Bardzo prosty i prymitywny, nieprzeznaczony do prawdziwego handlu, tylko na...
W książce Bishopa „Klasyfikacja wzorców i uczenie maszynowe” opisuje technikę regularyzacji w kontekście sieci neuronowych. Nie rozumiem jednak akapitu opisującego, że podczas procesu szkolenia liczba stopni swobody rośnie wraz ze złożonością modelu. Odpowiedni cytat jest następujący:...
W małym problemie z klasyfikacją tekstu, na który patrzyłem, Naive Bayes wykazywał wydajność podobną lub większą niż SVM i byłem bardzo zdezorientowany. Zastanawiałem się, jakie czynniki decydują o zwycięstwie jednego algorytmu nad drugim. Czy są sytuacje, w których nie ma sensu używać Naive Bayes...
Staram się znaleźć najlepszy model do przewidywania cen samochodów, korzystając z cen i funkcji dostępnych na stronach ogłoszeń samochodowych. Do tego wykorzystałem kilka modeli z biblioteki scikit-learn oraz modele sieci neuronowej z pybrain i neurolabu. Podejście, które do tej pory stosowałem,...
Wygląda na to, że KNN jest algorytmem uczenia się dyskryminującego, ale nie mogę znaleźć żadnych źródeł online potwierdzających to. Czy KNN jest dyskryminującym algorytmem uczenia