Perguntas com a marcação «machine-learning»

Os algoritmos de aprendizado de máquina constroem um modelo dos dados de treinamento. O termo "aprendizado de máquina" é vagamente definido; inclui o que também é chamado aprendizado estatístico, aprendizado reforçado, aprendizado não supervisionado etc. SEMPRE ADICIONE UM TAG MAIS ESPECÍFICO.

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Ao impulsionar, por que os alunos são "fracos"?
Veja também uma pergunta semelhante em stats.SE . Ao impulsionar algoritmos como AdaBoost e LPBoost , sabe-se que os alunos "fracos" a serem combinados só precisam ter um desempenho melhor do que o acaso para serem úteis, da Wikipedia: Os classificadores que ele usa podem ser fracos (ou seja, exibem …
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O que há por trás da API de previsão do Google?
A API de previsão do Google é um serviço de nuvem em que o usuário pode enviar alguns dados de treinamento para treinar um classificador misterioso e depois solicitar que ele classifique os dados recebidos, por exemplo, para implementar filtros de spam ou prever as preferências do usuário. Mas o …
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Cálculo da repetibilidade dos efeitos de um modelo mais antigo
Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Por que o erro quadrático médio é a entropia cruzada entre a distribuição empírica e um modelo gaussiano?
Em 5.5, Deep Learning (de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville), afirma que Qualquer perda que consiste em uma probabilidade logarítmica negativa é uma entropia cruzada entre a distribuição empírica definida pelo conjunto de treinamento e a distribuição de probabilidade definida pelo modelo. Por exemplo, erro quadrático médio é …
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Os graus de liberdade podem ser um número não inteiro?
Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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Quais são os impactos da escolha de diferentes funções de perda na classificação para aproximar a perda de 0-1
Sabemos que algumas funções objetivas são mais fáceis de otimizar e outras são difíceis. E há muitas funções de perda que queremos usar, mas difíceis de usar, por exemplo, perda de 0-1. Portanto, encontramos algumas funções de perda de proxy para fazer o trabalho. Por exemplo, usamos perda de dobradiça …
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Em Naive Bayes, por que se preocupar com a suavização de Laplace quando temos palavras desconhecidas no conjunto de testes?
Eu estava lendo a Classificação Naive Bayes hoje. Eu li, sob o título Estimativa de parâmetros, com 1 suavização : Vamos referem-se a uma classe (como positiva ou negativa), e deixe referem-se a um símbolo ou palavra.cccwww O estimador de probabilidade máxima para éP(w|c)P(w|c)P(w|c)count(w,c)count(c)=counts w in class ccounts of words …
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