Perguntas com a marcação «machine-learning»

Estou tentando resolver um conjunto de equações que possui 40 variáveis ​​independentes (x1, ..., x40) e uma variável dependente (y). O número total de equações (número de linhas) é ~ 300, e eu quero resolver o conjunto de 40 coeficientes que minimizam o erro total da soma dos quadrados entre …

11 machine-learning  regression  algorithms  genetic 

Costumo criar um modelo (classificação ou regressão) em que tenho algumas variáveis ​​preditoras que são sequências e tenho tentado encontrar recomendações técnicas para resumi-las da melhor maneira possível para inclusão como preditores no modelo. Como exemplo concreto, digamos que um modelo esteja sendo construído para prever se um cliente deixará …

11 machine-learning  feature-selection  time-series 

Eu pensei que o modelo linear generalizado (GLM) seria considerado um modelo estatístico, mas um amigo me disse que alguns artigos o classificam como uma técnica de aprendizado de máquina. Qual deles é verdadeiro (ou mais preciso)? Qualquer explicação seria apreciada.

11 machine-learning  statistics  glm 

Portanto, temos potencial para um aplicativo de aprendizado de máquina que se encaixe perfeitamente no domínio do problema tradicional resolvido pelos classificadores, ou seja, temos um conjunto de atributos que descrevem um item e um "bloco" no qual eles terminam. No entanto, em vez de criar modelos de probabilidades, como …

11 machine-learning  classification 

Eu sou novo no TensorFlow e preciso entender os recursos e as deficiências do TensorFlow antes de poder usá-lo. Eu sei que é uma estrutura de aprendizado profundo, mas, além daquela que outros algoritmos de aprendizado de máquina podemos usar com o fluxo tensorial. Por exemplo, podemos usar SVMs ou …

11 machine-learning 

Atualmente, estou usando SVM e dimensionando meus recursos de treinamento para o intervalo de [0,1]. Primeiro ajustei / transformei meu conjunto de treinamento e depois apliquei a mesma transformação ao meu conjunto de testes. Por exemplo: ### Configure transformation and apply to training set min_max_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_train = …

11 machine-learning  svm  feature-scaling 

O t-SNE, como em [1], trabalha reduzindo progressivamente a divergência de Kullback-Leibler (KL), até que uma determinada condição seja atendida. Os criadores do t-SNE sugerem usar a divergência de KL como critério de desempenho para as visualizações: você pode comparar as divergências de Kullback-Leibler relatadas pelo t-SNE. É perfeitamente adequado …

11 machine-learning  python 

Alguém pode sugerir qual é o estágio correto para remover as variáveis ​​correlacionadas antes da engenharia de recursos ou depois da engenharia de recursos?

11 machine-learning  feature-selection  data-science-model 

Eu sou muito novo no aprendizado profundo e estou particularmente interessado em saber o que são LSTM e BiLSTM e quando usá-los (principais áreas de aplicação). Por que o LSTM e o BILSTM são mais populares que o RNN? Podemos usar essas arquiteturas de aprendizado profundo em problemas não supervisionados?

11 machine-learning  deep-learning  rnn  lstm 

Estou um pouco confuso com a diferença entre os termos "Machine Learning" e "Deep Learning". Eu pesquisei no Google e li muitos artigos, mas ainda não está muito claro para mim. Uma definição conhecida de Machine Learning de Tom Mitchell é: Um programa de computador é dito para aprender com …

11 machine-learning  deep-learning 

No gráfico abaixo, eixo x => Tamanho do conjunto de dados eixo y => Pontuação da validação cruzada A linha vermelha é para dados de treinamento A linha verde é para testar dados Em um tutorial ao qual estou me referindo, o autor diz que o ponto em que a …

11 machine-learning  cross-validation 

O que acontece quando treinamos uma máquina de vetores de suporte básico (kernel linear e sem margem flexível) em dados não linearmente separáveis? O problema de otimização não é viável, então o que o algoritmo de minimização retorna?

11 machine-learning  svm 

Eu estou lendo sobre isso SVMe cheguei ao ponto de que os não-kernelizados SVMsnada mais são que separadores lineares. Portanto, a única diferença entre uma SVMregressão logística e uma é o critério para escolher o limite? Aparentemente, SVMescolhe o classificador de margem máxima e a regressão logística é a que …

11 machine-learning  classification  svm  logistic-regression  generalization 

Estou trabalhando com um conjunto de dados com grande número de recursos categóricos (> 80%) prevendo uma variável de destino contínua (ou seja, Regressão). Eu tenho lido bastante sobre maneiras de lidar com recursos categóricos. E aprendi que a codificação one-hot que eu tenho usado no passado é uma péssima …

11 machine-learning  decision-trees  categorical-data 

Gostaria de executar algum modelo de aprendizado de máquina como floresta aleatória, aumento de gradiente ou SVM no meu conjunto de dados. Existem mais de 200 variáveis ​​preditivas no meu conjunto de dados e minhas classes de destino são uma variável binária. Preciso executar a seleção de recursos antes do …

11 machine-learning  predictive-modeling  feature-selection  random-forest