Perguntas com a marcação «machine-learning»

Existem documentos / livros / idéias sobre a relação entre o número de características e o número de observações necessárias para treinar um classificador "robusto"? Por exemplo, suponha que eu tenha 1000 recursos e 10 observações de duas classes como um conjunto de treinamento e 10 outras observações como um …

26 machine-learning 

Já houve uma excelente discussão sobre como as máquinas de vetores de suporte lidam com a classificação, mas estou muito confuso sobre como as máquinas de vetores de suporte se generalizam para regressão. Alguém se importar de me esclarecer?

26 regression  machine-learning  svm 

Estou interessado em regressão com redes neurais. Redes neurais com zero nós ocultos + conexões de camada de salto são modelos lineares. E as mesmas redes neurais, mas com nós ocultos? Eu estou querendo saber qual seria o papel das conexões skip-layer? Intuitivamente, eu diria que, se você incluir as …

26 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

em quase todos os exemplos de código que eu já vi de um VAE, as funções de perda são definidas da seguinte forma (este é o código do tensorflow, mas eu já vi similar para theano, tocha etc.) Também é para uma convnet, mas também não é muito relevante , …

26 machine-learning  deep-learning  tensorflow  autoencoders  variational-bayes 

Fiquei me perguntando, por que é tão importante ter um aprendizado de máquina por princípios / teórico? De uma perspectiva pessoal como humano, posso entender por que o Machine Learning por princípios seria importante: humanos gostam de entender o que estão fazendo, encontramos beleza e satisfação em entender. do ponto …

25 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  theory 

Gostaria de saber se existe algum algoritmo que possa fazer classificação e regressão ao mesmo tempo. Por exemplo, eu gostaria de deixar o algoritmo aprender um classificador e, ao mesmo tempo, em cada rótulo, ele também aprende um alvo contínuo. Assim, para cada exemplo de treinamento, ele possui um rótulo …

25 regression  machine-learning  classification  predictive-models  finite-mixture-model 

Eu quero usar o aprendizado profundo no meu projeto. Examinei alguns artigos e me ocorreu uma pergunta: existe alguma diferença entre rede neural de convolução e aprendizado profundo? Essas coisas são iguais ou existem grandes diferenças e qual é a melhor?

25 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology  conv-neural-network 

Ultimamente, tenho trabalhado com grandes conjuntos de dados e encontrei muitos documentos sobre métodos de streaming. Para nomear alguns: Líder seguidor-regularizado e descida espelhada: teoremas de equivalência e regularização L1 ( http://jmlr.org/proceedings/papers/v15/mcmahan11b/mcmahan11b.pdf ) Aprendizado em fluxo contínuo: SVMs de uma passagem ( http://www.umiacs.umd.edu/~hal/docs/daume09onepass.pdf ) Pegasos: Primal estimado sub-GrAdient SOlver para …

25 machine-learning  references  large-data  online 

Sabe-se que as florestas aleatórias têm um desempenho razoavelmente bom em uma variedade de tarefas e são conhecidas como o homem de couro dos métodos de aprendizagem . Existem tipos de problemas ou condições específicas nas quais se deve evitar o uso de uma floresta aleatória?

25 machine-learning  classification  random-forest 

Em algumas palestras e tutoriais que eu já vi, eles sugerem dividir seus dados em três partes: treinamento, validação e teste. Mas não está claro como o conjunto de dados de teste deve ser usado, nem como essa abordagem é melhor do que a validação cruzada de todo o conjunto …

25 machine-learning  cross-validation  validation 

Eu sou um estudante de mestrado em uma universidade alemã agora escrevendo minha tese. Estarei pronto em dois meses. Tenho que tomar uma decisão muito difícil se continuar com um doutorado ou encontrar um emprego na indústria. Minhas razões para fazer um PhD: Sou uma pessoa muito curiosa e sinto …

25 machine-learning  data-mining  careers 

Esta pergunta foi migrada do Stack Overflow porque pode ser respondida em Validação cruzada. Migrou há 7 anos . Estou tentando aprender como a Rede Neural funciona no reconhecimento de imagens. Eu já vi alguns exemplos e fiquei ainda mais confuso. No exemplo do reconhecimento de letras de uma imagem …

25 machine-learning  neural-networks  image-processing 

Fiquei imaginando como os bayesianos da comunidade CrossValidated veem o problema da incerteza do modelo e como preferem lidar com isso. Vou tentar colocar minha pergunta em duas partes: Qual a importância (na sua experiência / opinião) é lidar com a incerteza do modelo? Não encontrei nenhum documento que lide …

25 machine-learning  bayesian  model-selection 

Além das características óbvias do classificador, como custo computacional, tipos de dados esperados de recursos / etiquetas e adequação a determinados tamanhos e dimensões de conjuntos de dados, Quais são os cinco principais classificadores (ou 10, 20?) para experimentar primeiro um novo conjunto de dados sobre o qual ainda não …

25 machine-learning  classification  methodology 

A regressão LASSO reduz os coeficientes para zero, fornecendo, assim, uma seleção de modelo eficaz. Eu acredito que em meus dados existem interações significativas entre covariáveis ​​nominais e contínuas. Não necessariamente, porém, são os 'efeitos principais' do modelo verdadeiro significativos (diferentes de zero). Claro que não sei disso, pois o …

25 machine-learning  lasso  glmnet  shrinkage  penalized