Perguntas com a marcação «machine-learning»

Qual modelo de aprendizado de máquina ou aprendizado profundo ( deve ser supervisionado ) será o mais adequado para reconhecer padrões nos mercados financeiros? O que quero dizer com reconhecimento de padrões no mercado financeiro: A imagem a seguir mostra como um padrão de amostra (isto é, cabeça e ombro) …

8 machine-learning  deep-learning 

Eu tenho que pensar em um modelo para identificar clientes em potencial (empresas) que têm uma grande chance de serem convertidos em clientes, e estou procurando conselhos sobre que tipo de modelo pode ser útil. As bases de dados que vai ter são, tanto quanto eu sei (eu não tê-los …

8 machine-learning  predictive-modeling  supervised-learning  unsupervised-learning 

Estou analisando mais profundamente a filtragem colaborativa. Um artigo realmente interessante é "Um Estudo Comparativo de Algoritmos de Filtragem Colaborativa" http://arxiv.org/pdf/1205.3193.pdf Para selecionar qual algoritmo de CF deve ser usado, o artigo se refere à densidade do conjunto de dados. O que isso não faz é explicar como você realmente …

8 machine-learning  dataset  recommender-system 

Quero escrever um serviço de mineração de dados no Google Go que colete dados por meio de raspagem e APIs. No entanto, como o Go não possui um bom suporte de ML, eu gostaria de fazer o material de ML em Python. Tendo experiência na Web, conectaria os dois serviços …

8 machine-learning  data-mining 

Estou tentando definir uma métrica entre os cargos no campo de TI. Para isso, preciso de alguma métrica entre as palavras dos cargos que não aparecem juntas no mesmo cargo, por exemplo, métrica entre as palavras sênior, primário, líder, chefe, vice-presidente, diretor, coisas, diretor, chefe, ou as palavras analista, especialista, …

8 machine-learning  dataset 

Por isso, fiquei imaginando como alguém, por exemplo, pode otimizar melhor o modelo que está tentando construir quando confrontado com problemas apresentados por alto viés ou alta variação. Agora, é claro, você pode jogar com o parâmetro de regularização para chegar a um final satisfatório, mas eu queria saber se …

7 machine-learning  variance  bias 

A função sigmóide pode ser usada como função de ativação no aprendizado de máquina. S(x)=11+e−x=exex+1.S(x)=11+e−x=exex+1.{\displaystyle S(x)={\frac {1}{1+e^{-x}}}={\frac {e^{x}}{e^{x}+1}}.} Se substitua e por 2, def sigmoid2(z): return 1/(1+2**(-z)) x = np.arange(-9,9,dtype=float) y = sigmoid2(x) plt.scatter(x,y) o enredo é semelhante. Por que a função logística usa vez de 2?eee

7 machine-learning  deep-learning 

Para meu entendimento, o problema do gradiente de fuga ocorre ao treinar redes neurais quando o gradiente de cada função de ativação é menor que 1, de modo que, quando as correções são propagadas de novo por várias camadas, o produto desses gradientes se torna muito pequeno. Sei que existem …

7 machine-learning  neural-network  deep-learning  activation-function 

A Análise de Componentes Principais (PCA) é usada para reduzir dados n-dimensionais para dados k-dimensionais para acelerar as coisas no aprendizado de máquina. Após a aplicação do PCA, pode-se verificar quanto da variação do conjunto de dados original permanece no conjunto de dados resultante. Um objetivo comum é manter a …

7 machine-learning  pca  hyperparameter 

Atualmente, estou trabalhando em um problema de classificação e tenho uma coluna numérica que fica inclinada. Eu li muitas postagens em que as pessoas recomendam a transformação de log ou a transformação de boxcox para corrigir a assimetria esquerda. Então, eu estava pensando o que aconteceria se eu deixasse a …

7 machine-learning  python 

Li nas várias respostas aqui e na Internet que a validação cruzada ajuda a indicar que, se o modelo for generalizado bem ou não, e sobre o ajuste excessivo. Mas estou confuso quanto a quais duas precisões / erros no teste / treinamento / validação devo comparar para poder ver …

7 machine-learning  cross-validation  accuracy  overfitting 

Estou procurando compilar um corpus de sentimentos para artigos de notícias em vários idiomas (~ 100 mil por idioma. Para um experimento de aprendizado de máquina) em que cada artigo é rotulado como positivo, neutro ou negativo. Pesquisei alto e baixo, mas não consegui encontrar nada parecido com este disponível. …

7 machine-learning  python  nlp  dataset  sentiment-analysis 

Tenho uma grande coleção de imagens e desejo identificar as imagens dessa coleção que parecem copiar outras imagens da coleção. Para dar uma idéia dos tipos de pares de imagens que desejo classificar como correspondências, considere estes exemplos: Eu classifiquei manualmente cerca de 0,25M de pares de imagens correspondentes e …

7 machine-learning  neural-network  convnet  image-classification  computer-vision 

Para me ajudar a entender os benefícios e deficiências de decision trees, KNN, Neural Networks, eu queria construir um classificador simples que classifica em 2 classes ( Bird Sounde Non-Bird Sound) usando todos os itens acima 3 métodos. Então, eu baixei um conjunto de dados de som de Kaggle e …

7 machine-learning  python  neural-network  decision-trees  k-nn 

Vi a normalização dos dados de entrada com média zero, variação de unidade muitas vezes no aprendizado de máquina. É uma boa prática a ser realizada o tempo todo ou há momentos em que não é apropriado ou não é benéfico?

7 machine-learning  feature-scaling  normalization