Perguntas com a marcação «machine-learning»

Eu estava lendo o artigo Classificação ImageNet com redes neurais profundas convolucionais e, na seção 3, eles explicaram a arquitetura de sua rede neural convolucional e explicaram como preferiam usar: não saturante não linearidade f(x)=max(0,x).f(x)=max(0,x).f(x) = max(0, x). porque era mais rápido treinar. Nesse papel eles parecem referir-se não-linearidades saturantes …

30 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network 

Eu tive um curso on-line, onde aprendi, que as classes desequilibradas nos dados de treinamento podem levar a problemas, porque os algoritmos de classificação seguem a regra da maioria, pois produz bons resultados se o desequilíbrio for excessivo. Em uma tarefa, era necessário equilibrar os dados via subamostragem da classe …

29 machine-learning  classification  unbalanced-classes 

Suponha que eu tenha dois grupos de dados, rotulados como A e B (cada um contendo, por exemplo, 200 amostras e 1 recurso), e quero saber se eles são diferentes. Eu poderia: a) realize um teste estatístico (por exemplo, teste t) para verificar se eles são estatisticamente diferentes. b) use …

29 machine-learning  hypothesis-testing  t-test  unsupervised-learning  supervised-learning 

Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Por que os nós de viés são usados ​​em redes neurais? Quantos você deve usar? Em quais camadas você deve usá-las: todas as camadas ocultas e a camada de saída?

29 machine-learning  neural-networks  bias-node 

Estou um pouco confuso com a diferença entre um SVM e um perceptron. Deixe-me tentar resumir minha compreensão aqui e sinta-se à vontade para corrigir onde estou errado e preencher o que perdi. O Perceptron não tenta otimizar a separação "distância". Contanto que encontre um hiperplano que separa os dois …

29 machine-learning  svm  kernel-trick 

Todas as dimensões dos meus recursos têm diferentes valores. Quero saber se é essencial normalizar esse conjunto de dados.

29 machine-learning  svm  random-forest  normalization 

Qual é a seleção de variável / recurso que você prefere para a classificação binária quando há muito mais variáveis ​​/ recurso do que observações no conjunto de aprendizado? O objetivo aqui é discutir qual é o procedimento de seleção de recurso que reduz melhor o erro de classificação. Podemos …

29 machine-learning  classification  multiple-comparisons  multivariate-analysis  feature-selection 

Estou tentando usar o scikit-learn para regressão polinomial. Pelo que li, a regressão polinomial é um caso especial de regressão linear. Eu esperava que talvez um dos modelos lineares generalizados do scikit possa ser parametrizado para se ajustar a polinômios de ordem superior, mas não vejo opção para isso. Consegui …

29 regression  machine-learning  large-data  polynomial  scikit-learn 

Venho realizando uma competição de aprendizado de máquina em que eles usam o RMSLE (erro logarítmico quadrado médio da raiz) para avaliar o desempenho que prevê o preço de venda de uma categoria de equipamento. O problema é que não tenho certeza de como interpretar o sucesso do meu resultado …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

Com base na precisão estimada da classificação, quero testar se um classificador é estatisticamente melhor em um conjunto básico do que outro classificador. Para cada classificador, seleciono uma amostra de treinamento e teste aleatoriamente no conjunto base, treino o modelo e testo o modelo. Faço isso dez vezes para cada …

29 machine-learning  classification  t-test 

Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Eu tenho abaixo um exemplo que tirei da documentação sklearn.metrics.classification_report do sklearn. O que não entendo é por que existem valores de pontuação f1, precisão e recordação para cada classe em que acredito que classe é o rótulo do preditor? Eu pensei que a pontuação f1 informa a precisão geral …

29 machine-learning  python  scikit-learn  precision-recall 

Eu tenho dois classificadores A: rede bayesiana ingênua B: rede bayesiana em árvore (conectada individualmente) Em termos de precisão e outras medidas, A tem um desempenho comparativamente pior que B. No entanto, quando eu uso os pacotes R ROCR e AUC para realizar análises ROC, verifica-se que a AUC para …

29 machine-learning  classification  roc  auc  bayesian-network 

Aprendi que, ao lidar com dados usando a abordagem baseada em modelo, o primeiro passo é modelar o procedimento de dados como um modelo estatístico. O próximo passo é desenvolver um algoritmo eficiente / rápido de inferência / aprendizado com base nesse modelo estatístico. Então, eu quero perguntar qual modelo …

28 machine-learning  svm  modeling