Perguntas com a marcação «machine-learning»

A validação cruzada K-fold pode ser usada para estimar a capacidade de generalização de um determinado classificador. Posso (ou devo) também calcular uma variação combinada de todas as execuções de validação para obter uma estimativa melhor de sua variação? Se não, por que? Encontrei documentos que usam o desvio padrão …

27 machine-learning  cross-validation 

Alguém pode me dizer como julgar se um modelo supervisionado de aprendizado de máquina está adaptado ou não? Se eu não tiver um conjunto de dados de validação externa, quero saber se posso usar o ROC de 10 vezes a validação cruzada para explicar o overfitting. Se eu tiver um …

27 machine-learning 

Digamos que queremos fazer a regressão de forma simples f = x * yusando uma rede neural profunda padrão. Lembro-me de que existem novas pesquisas que indicam que NN com uma camada hiden pode aproximar qualquer função, mas tentei e sem normalização o NN não conseguiu aproximar nem mesmo essa …

27 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Digamos que tenhamos um classificador SVM, como geramos a curva ROC? (Como teoricamente) (porque geramos TPR e FPR com cada um dos limites). E como determinamos o limite ideal para esse classificador SVM?

27 machine-learning  svm 

Existem muitos posts neste SE que discutem abordagens robustas para a análise de componentes principais (PCA), mas não consigo encontrar uma única boa explicação de por que o PCA é sensível a discrepâncias em primeiro lugar.

26 machine-learning  pca  outliers 

Quando lemos um livro, a compreensão das notações desempenha um papel muito importante na compreensão do conteúdo. Infelizmente, comunidades diferentes têm convenções de notação diferentes para a formulação do modelo e o problema de otimização. Alguém poderia resumir algumas notações de formulação aqui e fornecer possíveis razões? Vou dar um …

26 machine-learning  probability  self-study  optimization 

Recentemente, completei uma competição Kaggle na qual a pontuação roc auc foi usada conforme os requisitos da competição. Antes deste projeto, eu normalmente usava a pontuação f1 como métrica para medir o desempenho do modelo. No futuro, me pergunto como devo escolher entre essas duas métricas. Quando usar quais e …

26 machine-learning  modeling  roc  scoring-rules 

Qual é a diferença entre um classificador SVM one-vs-all e one-vs-one? O one-vs-all significa um classificador para classificar todos os tipos / categorias da nova imagem e one-vs-one significa que cada tipo / categoria da nova imagem é classificada com classificador diferente (cada categoria é tratada por um classificador especial)? …

26 machine-learning  classification  svm 

Alguém pode me dizer a diferença entre os kernels no SVM: Linear Polinomial Gaussiano (RBF) Sigmoid Porque, como sabemos, o kernel é usado para mapear nosso espaço de entrada no espaço de recursos de alta dimensionalidade. E nesse espaço de recursos, encontramos o limite linearmente separável. Quando eles são usados …

26 machine-learning  svm  pattern-recognition  kernel-trick 

Modelos de tópicos populares como o LDA geralmente agrupam palavras que tendem a co-ocorrer juntas no mesmo tópico (cluster). Qual é a principal diferença entre esses modelos de tópicos e outras abordagens simples de cluster baseadas em co-ocorrência como o PMI? (PMI, sigla em inglês: Pointwise Mutual Information, e é …

26 machine-learning  text-mining  natural-language  topic-models 

Minha perda de treinamento diminui e depois sobe novamente. Isso é muito estranho. A perda de validação cruzada rastreia a perda de treinamento. O que está acontecendo? Eu tenho dois LSTMS empilhados da seguinte maneira (no Keras): model = Sequential() model.add(LSTM(512, return_sequences=True, input_shape=(len(X[0]), len(nd.char_indices)))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(512, return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(len(nd.categories))) model.add(Activation('sigmoid')) …

26 machine-learning  neural-networks  loss-functions  lstm 

Suponha que eu queira fazer uma classificação binária (algo pertence à classe A ou classe B). Existem algumas possibilidades para fazer isso na camada de saída de uma rede neural: Use 1 nó de saída. A saída 0 (<0,5) é considerada classe A e 1 (> = 0,5) é considerada …

26 machine-learning  classification  neural-networks 

Pelo que entendi, só podemos criar uma função de regressão que esteja dentro do intervalo dos dados de treinamento. Por exemplo (apenas um dos painéis é necessário): Como eu previa o futuro usando um regressor KNN? Novamente, parece aproximar apenas uma função que fica dentro do intervalo dos dados de …

26 regression  machine-learning  k-nearest-neighbour 

Isso é semelhante à pergunta dos métodos de re-amostragem da Caret , embora isso nunca tenha respondido a essa parte da pergunta de maneira acordada. A função de trem do cursor oferece cve repeatedcv. Qual é a diferença em dizer fazendo: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5, repeats=5 ) vs MyTrainControl=trainControl( …

26 r  machine-learning  caret 

O software eventualmente tornará os estatísticos obsoletos? O que é feito que não pode ser programado em um computador?

26 machine-learning  dataset  careers