Perguntas com a marcação «regression»

Vamos supor que eu queira treinar um algoritmo de regressão descendente de gradiente estocástico usando um conjunto de dados que possui N amostras. Como o tamanho do conjunto de dados é fixo, reutilizarei os dados T vezes. Em cada iteração ou "época", eu uso cada amostra de treinamento exatamente uma …

10 python  gradient-descent  regression 

Eu tenho dois tensores a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quero fazer um produto interno para cada par do lote, gerando c:[batch_size, 1], onde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Quão?

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Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 4 anos . Estou trabalhando em um projeto e estou tendo dificuldades para …

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Fechado . Esta pergunta precisa de detalhes ou clareza . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Adicione detalhes e esclareça o problema editando esta postagem . Fechado há 2 anos . Portanto, como a função sigmóide é definida como hθ (x) = g (θ ^ (T) …

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Treinei um modelo de previsão com o Scikit Learn em Python (Random Forest Regressor) e quero extrair de alguma forma os pesos de cada recurso para criar uma ferramenta de excel para previsão manual. A única coisa que encontrei é a model.feature_importances_mas não ajuda. Existe alguma maneira de conseguir isso? …

9 python  predictive-modeling  regression  random-forest  scikit-learn 

Estou procurando um pacote Python que implemente regressão linear multivariada. (Nota terminológica: a regressão multivariada trata do caso em que há mais de uma variável dependente, enquanto a regressão múltipla trata do caso em que há uma variável dependente, mas mais de uma variável independente.)

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Eu tenho dados de treinamento rotulados com valores binários. Eu também coletei a confiança de cada um desses rótulos, ou seja, 0,8 de confiança significaria que 80% das etiquetadoras humanas concordam com esse rótulo. É possível usar esses dados de confiança para melhorar a precisão do meu classificador? O seguinte …

9 machine-learning  classification  regression  scikit-learn  svm 

Estou tentando criar um modelo de regressão que prevê a duração de uma tarefa. Os dados de treinamento que possuo consistem em aproximadamente 40 mil tarefas concluídas com estas variáveis: Quem executou a tarefa (~ 250 pessoas diferentes) Em que parte (subprojeto) do projeto a tarefa foi executada (~ 20 …

9 regression  survival-analysis 

ao fazer um curso on-line sobre aprendizado de máquina por Andrew Ng no coursera, deparei-me com um tópico chamado sobreajuste . Eu sei que isso pode ocorrer quando a descida do gradiente é usada na regressão logística ou linear, mas pode ocorrer quando são usados ​​algoritmos de Otimização Avançada, como …

8 machine-learning  regression  optimization  gradient-descent  overfitting 

Eu tenho um grande conjunto de pontos (ordem de 10k pontos) formados por trilhas de partículas (movimento no plano xy no tempo filmado por uma câmera, de modo que quadros 3d - 256x256px e ca 3k no meu exemplo) e ruído. Essas partículas viajam aproximadamente em linhas retas aproximadamente (mas …

8 machine-learning  clustering  regression 

Como lidar com um vetor de recurso que pode variar em tamanho? Digamos que por objeto, eu calculo 4 recursos. Para resolver um certo problema de regressão, posso ter 1, 2 ou mais desses objetos (não mais que 10). Assim, o vetor de característica tem 4 * N de comprimento. …

8 machine-learning  regression  linear-regression 

Em um problema de regressão, é possível calcular uma pontuação de confiança / confiabilidade para uma determinada previsão, considerando modelos como XGBoost ou Neural Networks?

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É possível criar uma rede neural que forneça uma saída consistente, uma vez que a entrada pode estar em diferentes vetores de comprimento? Atualmente, estou em uma situação em que coletei muitos arquivos de áudio, de diferentes comprimentos, e tenho que treinar uma rede neural que me fornece a saída …

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Existe um pacote nomeado segmentado em R. Existe um pacote semelhante em python?

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A taxa de erro de Bayes é um limite teórico que determina a menor taxa de erro possível para um problema de classificação, dados alguns dados. Eu queria saber se existe um conceito equivalente para o caso de algoritmos de regressão. Meu objetivo é determinar a que distância está o …

7 regression  linear-regression