Perguntas com a marcação «machine-learning»

Eu estava tentando aprender aprendizado de máquina usando o material Coursera . Nesta palestra, Andrew Ng usa o algoritmo de descida de gradiente para encontrar os coeficientes do modelo de regressão linear que minimizarão a função de erro (função de custo). Para regressão linear, precisamos de descida de gradiente? Parece …

31 regression  machine-learning  linear-model  gradient-descent 

Eu gostaria de determinar a importância relativa de conjuntos de variáveis ​​para um randomForestmodelo de classificação em R. A importancefunção fornece a MeanDecreaseGinimétrica para cada preditor individual - é tão simples quanto resumir isso em cada preditor de um conjunto? Por exemplo: # Assumes df has variables a1, a2, b1, …

31 r  machine-learning  classification  random-forest 

Estou usando a ferramenta libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) para classificação de vetores de suporte. No entanto, estou confuso sobre o formato dos dados de entrada. No README: O formato do arquivo de dados de treinamento e teste é: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . Cada linha contém uma instância …

31 machine-learning  svm  python  libsvm  c++ 

Costumo ver pessoas criar novos recursos com base nos recursos existentes em um problema de aprendizado de máquina. Por exemplo, aqui: https://triangleinequality.wordpress.com/2013/09/08/basic-feature-engineering-with-the-titanic-data/ as pessoas consideram o tamanho da família de uma pessoa como um novo recurso, com base no número de irmãos, irmãs e pais, que eram características existentes. Mas …

30 machine-learning  feature-engineering 

Aprendizado supervisionado 1) Um humano constrói um classificador com base na entrada e saída de dados 2) Esse classificador é treinado com um conjunto de dados de treinamento 3) Esse classificador é testado com um conjunto de dados de teste 4) Implantação se a saída for satisfatória Para ser usado …

30 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

Quais são as diferenças entre "inferência" e "estimativa" no contexto do aprendizado de máquina ? Como um novato, sinto que inferimos variáveis ​​aleatórias e estimamos os parâmetros do modelo. Meu entendimento está correto? Caso contrário, quais são exatamente as diferenças e quando devo usar quais? Além disso, qual é o …

30 machine-learning  inference  terminology 

[Esta questão também foi colocada no estouro de pilha] A questão em suma Estou estudando redes neurais convolucionais e acredito que essas redes não tratam todos os neurônios de entrada (pixel / parâmetro) de maneira equivalente. Imagine que temos uma rede profunda (muitas camadas) que aplica convolução em alguma imagem …

30 machine-learning  neural-networks  convolution 

Estou tentando montar um currículo de matemática auto-direcionado para me preparar para o aprendizado de mineração de dados e aprendizado de máquina. Isso é motivado pelo início da aula de aprendizado de máquina de Andrew Ng no Coursera e sentindo que, antes de prosseguir, eu precisava melhorar minhas habilidades matemáticas. …

30 machine-learning  references  data-mining 

Dado um conjunto de dados com instâncias juntamente com classes em que cada instância pertence exatamente a uma classexixix_iNNNxixix_iyiyiy_i um classificador multiclasse Após o treinamento e o teste, basicamente tenho uma tabela com a classe verdadeira e a classe prevista para cada instância no conjunto de testes. Portanto, para cada …

30 machine-learning  classification  multi-class 

Eu tenho muitas sequências de endereços: 1600 Pennsylvania Ave, Washington, DC 20500 USA Eu quero analisá-los em seus componentes: street: 1600 Pennsylvania Ave city: Washington province: DC postcode: 20500 country: USA Mas é claro que os dados estão sujos: vêm de muitos países em vários idiomas, escritos de maneiras diferentes, …

30 machine-learning  text-mining 

Eu tenho uma tarefa de classificação na qual tenho vários preditores (um dos quais é o mais informativo) e estou usando o modelo MARS para construir meu classificador (estou interessado em qualquer modelo simples e usar glms para fins ilustrativos seria bem também). Agora, tenho um enorme desequilíbrio de classe …

30 machine-learning  roc  precision-recall  unbalanced-classes  data-visualization 

Estou tentando acelerar a resposta com R. Eu finalmente quero usar as bibliotecas R para fazer a classificação de texto. Fiquei me perguntando quais são as experiências das pessoas com relação à escalabilidade de R quando se trata de fazer a classificação de texto. É provável que eu ocorra com …

30 r  machine-learning  svm  text-mining  random-forest 

Estou examinando as anotações de Andrew Ng sobre aprendizado de máquina. As notas nos apresentam regressão logística e, em seguida, perceptron. Ao descrever o Perceptron, as notas dizem que apenas mudamos a definição da função de limite usada para a regressão logística. Depois disso, podemos usar o modelo Perceptron para …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

Qual é a diferença entre rede neural , rede bayesiana , árvore de decisão e redes de Petri , mesmo que todos sejam modelos gráficos e representem visualmente a relação causa-efeito.

30 machine-learning  neural-networks  bayesian-network  fuzzy 

Eu tinha uma pergunta sobre o parâmetro de profundidade de interação em gbm em R. Esta pode ser uma pergunta noob, pela qual peço desculpas, mas como o parâmetro, que acredito denota o número de nós terminais em uma árvore, indica basicamente X-way interação entre os preditores? Apenas tentando entender …

30 r  machine-learning  boosting  gbm