Perguntas com a marcação «lg.learning»

Estou bastante familiarizado com a teoria por trás do VC-Dimension, mas agora estou analisando os recentes (últimos 10 anos) avanços na teoria estatística da aprendizagem: médias (locais) de Rademacher, lema de classe finita de Massart, números de cobertura, encadeamento, Dudley's Teorema, Pseudodimensão, Dimensão Fat Shattering, Números de Embalagem, Composição de …

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É sabido que, para a aprendizagem clássica do PAC, exemplos de são necessários para obter um erro vinculado a whp, onde é a dimensão VC da classe conceitual.ε dΩ ( d/ ε)Ω(d/ε)\Omega(d/\varepsilon)εε\varepsilonddd Sabe-se que exemplos de são necessários no caso agnóstico?Ω ( d/ ε2)Ω(d/ε2)\Omega(d/\varepsilon^2)

10 lg.learning  machine-learning 

Quais classificadores de aprendizado de máquina são os mais paralelizáveis? Se você tivesse um problema de classificação difícil, tempo limitado, mas uma LAN decente de computadores para trabalhar, com quais classificadores você tentaria? Por um lado, parece-me com alguns classificadores padrão que eu conheço da pilha acima, mas posso estar …

10 lg.learning  machine-learning  dc.parallel-comp 

Primeiro de tudo, ainda não tenho certeza se a história está bem adaptada para essa pergunta, por isso não ficarei ofendida se a multidão achar que não é o caso ... No marketing de mecanismos de pesquisa, vários problemas são interessantes. O desenho de mecanismos de leilão justos (e lucrativos) …

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Especificamente, estou pedindo recursos para aprender sobre sistemas de aprendizado de máquina que podem atualizar suas respectivas redes de crenças (ou equivalente) durante a operação. Eu já encontrei alguns, embora não os tenha marcado como favorito. Como você pode imaginar, é um tópico bastante desafiador para pesquisar na internet.

10 reference-request  machine-learning  lg.learning  ai.artificial-intel  online-learning 

Qual é o resultado do estado da arte sobre a complexidade das consultas de fórmulas 2-DNF apropriadas para o aprendizado do PAC com consultas de amostra e com distribuição uniforme ? Ou algum limite não trivial? Como não estou familiarizado com a teoria da aprendizagem e essa pergunta é motivada …

10 reference-request  lg.learning  boolean-functions 

As florestas aleatórias têm uma reputação entre os praticantes de estar entre as técnicas de classificação mais eficazes. No entanto, não os encontramos muito na literatura teórica da aprendizagem, da qual suponho uma ausência de resultados teóricos profundos. Se alguém quisesse mergulhar nessa teoria, por onde começar?

9 machine-learning  lg.learning 

Suponha que eu tenha pontos em . Isso induz um diagrama de Voronoi. Se eu atribuir a cada um dos pontos um rótulo , eles induzirão uma função binária em . Pergunta: qual é a dimensão VC de todas essas funções binárias possíveis induzidas por alguns pontos e alguma rotulagem …

9 cg.comp-geom  machine-learning  lg.learning  convex-geometry  high-dimensional-geometry 

Quero dizer especificamente famílias de idiomas que admitem seqüências arbitrariamente longas - não conjunções sobre n bits ou listas de decisão ou qualquer outra linguagem "simples" contida em {0,1} ^ n. Estou perguntando sobre as linguagens regulares "teóricas dos autômatos", em oposição às linguagens "teóricas da lógica": algo como as …

9 automata-theory  machine-learning  lg.learning 

Existe algum resultado mostrando que os modelos (por exemplo, SVM, Neural-Net, kNN, etc) terão dificuldade em aprender instâncias "raras" / fenômenos da cauda?

8 machine-learning  lg.learning  pac-learning 

A dimensão VC é uma medida da complexidade das classes de funções que está intimamente ligada à complexidade da amostra. A dimensão de quebra de gordura é uma generalização adequada para domínios ordenados mais ricos: ou seja, . Existe uma generalização padrão da dimensão VC adequada para funções com domínios …

8 reference-request  lg.learning  vc-dimension 

Meu desejo é descrever a complexidade do tempo de várias abordagens de agrupamento. Por exemplo, suponha que tenhamos pontos de dados em m espaço dimensional.nnnmmm Suponha-se ainda que a matriz de pares de dissimilaridade de n x n dimensões já é calculado e que já passou S ( m ⋅ …

8 lg.learning  clustering