Perguntas com a marcação «machine-learning»

Eu tenho 50.000 imagens como estas duas: Eles representam gráficos de dados. Como eu queria extrair recursos dessas imagens, usei o código de codificador automático fornecido pela Theano (deeplearning.net). O problema é que esses auto-codificadores parecem não aprender nenhum recurso. Eu tentei RBM e é o mesmo. O conjunto de …

24 machine-learning  neural-networks  feature-construction  rbm  autoencoders 

Qual é o método de amostragem mais apropriado para avaliar o desempenho de um classificador em um conjunto de dados específico e compará-lo com outros classificadores? A validação cruzada parece ser uma prática padrão, mas li que métodos como o .632 bootstrap são uma opção melhor. Como acompanhamento: A escolha …

24 machine-learning  classification  predictive-models  cross-validation  bootstrap 

Estou tentando fazer análise de séries temporais e sou novo nesse campo. Eu tenho contagem diária de um evento de 2006-2009 e quero ajustar um modelo de série temporal a ele. Aqui está o progresso que eu fiz: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) O gráfico resultante que recebo é: Para verificar …

24 r  time-series  seasonality  multiple-seasonalities  tbats  hypothesis-testing  beta-distribution  machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

Estou construindo um modelo e acho que a localização geográfica provavelmente será muito boa em prever minha variável de destino. Eu tenho o CEP de cada um dos meus usuários. No entanto, não tenho muita certeza da melhor maneira de incluir o CEP como um recurso preditivo no meu modelo. …

24 machine-learning  feature-construction  many-categories 

Eu aprendi sobre o PCA algumas aulas atrás na aula e, pesquisando mais sobre esse conceito fascinante, fiquei sabendo sobre o PCA escasso. Eu queria perguntar, se não estou errado, é isso o PCA escasso: No PCA, se você tiver pontos de dados com variáveis , poderá representar cada ponto …

24 machine-learning  pca  sparse 

No SVM, o kernel gaussiano é definido como: onde x, y \ em \ mathbb {R ^ n} . Não conheço a equação explícita de \ phi . Eu quero saber.K(x,y)=exp(−∥x−y∥222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=exp⁡(−‖x−y‖222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=\exp\left({-\frac{\|x-y\|_2^2}{2\sigma^2}}\right)=\phi(x)^T\phi(y)x,y∈Rnx,y∈Rnx, y\in \mathbb{R^n}ϕϕ\phi Eu também quero saber se ∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)\sum_ic_i\phi(x_i)=\phi \left(\sum_ic_ix_i \right) onde ci∈Rci∈Rc_i\in \mathbb R . Agora, acho que não …

24 machine-learning  svm  kernel-trick 

Estou tentando entender melhor as redes neurais convolucionais melhor escrevendo código Python que não depende de bibliotecas (como Convnet ou TensorFlow), e estou ficando preso na literatura sobre como escolher valores para a matriz do kernel, quando realizando uma convolução em uma imagem. Estou tentando entender os detalhes da implementação …

24 machine-learning  neural-networks  deep-learning  feature-construction  conv-neural-network 

Em uma pergunta recente e bem recebida, Tim pergunta quando os dados desequilibrados são realmente um problema no Machine Learning ? A premissa da pergunta é que há muita literatura de aprendizado de máquina discutindo o equilíbrio de classes e o problema das classes desequilibradas . A idéia é que …

24 machine-learning  classification  predictive-models  unbalanced-classes 

Todos os livros que eu vi até agora descrevem os algoritmos de ML e como implementá-los. Existe também um livro que constrói teoremas e provas para o comportamento desses algoritmos? por exemplo, declarando que nas condições , a descida do gradiente sempre levará a ?x , y, zx,y,zx,y,zA , B …

23 machine-learning  mathematical-statistics  references  algorithms 

Ao construir um modelo preditivo usando técnicas de aprendizado de máquina, qual é o sentido de fazer uma análise exploratória de dados (EDA)? Não há problema em ir direto à geração de recursos e à construção de seus modelos? Como as estatísticas descritivas usadas na EDA são importantes?

23 machine-learning  predictive-models  descriptive-statistics  eda 

Estou pesquisando técnicas de otimização para aprendizado de máquina, mas fico surpreso ao descobrir que um grande número de algoritmos de otimização é definido em termos de outros problemas de otimização. Ilustro alguns exemplos a seguir. Por exemplo, https://arxiv.org/pdf/1511.05133v1.pdf Tudo parece bom e bom, mas há esse na atualização .... …

23 machine-learning  svm  optimization 

Recentemente, eu estava correndo e aprendendo o fluxo tensor e obtive alguns histogramas que não sabia como interpretar. Normalmente, penso na altura das barras como a frequência (ou frequência / contagem relativa). No entanto, o fato de não haver barras como em um histograma usual e o fato de as …

23 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

Suponha que eu tenha treinado vários modelos no conjunto de treinamento, escolha o melhor usando o conjunto de validação cruzada e o desempenho medido no conjunto de teste. Então agora eu tenho um melhor modelo final. Devo treiná-lo novamente em todos os dados disponíveis ou enviar soluções treinadas apenas no …

23 machine-learning  validation  regression-strategies 

Em certo sentido, essa é uma referência cruzada de math.stackexchange , e tenho a sensação de que este site pode fornecer um amplo público. Estou procurando uma introdução matemática ao aprendizado de máquina. Particularmente, muita literatura que pode ser encontrada é relativamente imprecisa e muitas páginas são gastas sem nenhum …

23 machine-learning  references  pac-learning 

Estou trabalhando em um projeto no qual desejo extrair algumas informações sobre o conteúdo de uma série de ensaios abertos. Nesse projeto em particular, 148 pessoas escreveram ensaios sobre uma organização hipotética de estudantes como parte de um experimento maior. Embora no meu campo (psicologia social), a maneira típica de …

23 machine-learning  model-selection  small-sample  topic-models  dirichlet-process