Perguntas com a marcação «machine-learning»

Eu tenho várias perguntas relacionadas a alunos fracos na aprendizagem de grupos (por exemplo, impulsionar). Isso pode parecer idiota, mas quais são os benefícios de usar alunos fracos em oposição a alunos fortes? (por exemplo, por que não aumentar com métodos de aprendizado "fortes"?) Existe algum tipo de força "ideal" …

22 machine-learning  boosting  ensemble 

Alguém tentou a previsão de séries temporais usando a regressão de vetores de suporte? Entendo máquinas de vetores de suporte e entendo parcialmente a regressão de vetores de suporte, mas não entendo como elas podem ser usadas para modelar séries temporais, especialmente séries temporais multivariadas. Eu tentei ler alguns papéis, …

22 time-series  machine-learning  svm 

Para ilustrar minha pergunta, suponha que eu tenha um conjunto de treinamento em que a entrada tenha um grau de ruído, mas a saída não, por exemplo; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, …

22 regression  machine-learning  neural-networks  confidence-interval  prediction-interval 

Sou um entusiasta da programação e aprendizado de máquina. Apenas alguns meses atrás, comecei a aprender sobre programação de aprendizado de máquina. Como muitos que não têm formação científica quantitativa, também comecei a aprender sobre ML, mexendo com os algoritmos e conjuntos de dados no pacote ML amplamente utilizado (caret …

22 machine-learning 

Estou executando uma regressão logística de rede elástica em um conjunto de dados de assistência médica usando o glmnetpacote em R selecionando valores lambda em uma grade de de 0 a 1. Meu código abreviado está abaixo:αα\alpha alphalist <- seq(0,1,by=0.1) elasticnet <- lapply(alphalist, function(a){ cv.glmnet(x, y, alpha=a, family="binomial", lambda.min.ratio=.001) }) …

22 machine-learning  cross-validation  glmnet  elastic-net 

Eu quero entender melhor os pacotes R Larse Glmnet, que são usados ​​para resolver o problema de Lasso: (parapVariáveis ​​eamostras deN, consultewww.stanford.edu/~hastie/Papers/glmnet.pdfna página 3)m i n( β0 0β) ∈ Rp + 1[ 12 N∑i = 1N( yEu- β0 0- xTEuβ)2+ λ | | β| |eu1]mEun(β0 0β)∈Rp+1[12N∑Eu=1N(yEu-β0 0-xEuTβ)2+λ||β||eu1]min_{(\beta_0 \beta) \in R^{p+1}} …

22 r  regression  machine-learning  lasso  regularization 

Quero executar o agrupamento K-means nos objetos que tenho, mas os objetos não são descritos como pontos no espaço, ou seja, por objects x featuresconjunto de dados. No entanto, sou capaz de calcular a distância entre dois objetos (ela se baseia em uma função de similaridade). Então, eu descarto a …

22 machine-learning  clustering  data-mining  k-means  distance 

Depois de jogar muito Angry Birds, comecei a observar minhas próprias estratégias. Acontece que eu desenvolvi uma abordagem muito específica para obter 3 estrelas em cada nível. Isso me fez pensar nos desafios de desenvolver um sistema de aprendizado de máquina capaz de jogar o Angry Birds. Interagir com o …

22 machine-learning  reinforcement-learning 

Quando devemos discretizar / bin variáveis ​​/ recursos independentes e quando não devemos? Minhas tentativas de responder à pergunta: Em geral, não devemos fazer bin, porque o binning perderá informações. Na verdade, o binning está aumentando o grau de liberdade do modelo; portanto, é possível causar um ajuste excessivo após …

21 machine-learning  continuous-data  feature-construction  binning 

Fundo: Sim, a máquina de Boltzmann restrita (RBM) pode ser usada para iniciar os pesos de uma rede neural. Também PODE ser usado de maneira "camada por camada" para construir uma rede profunda de crenças (isto é, treinar uma ésima camada na parte superior da -ésima camada e depois treinar …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks  rbm 

Com base no pouco conhecimento que tenho dos métodos MCMC (cadeia de Markov Monte Carlo), entendo que a amostragem é uma parte crucial da técnica mencionada acima. Os métodos de amostragem mais comumente usados ​​são Hamiltoniano e Metrópole. Existe uma maneira de utilizar o aprendizado de máquina ou mesmo o …

21 machine-learning  mcmc  monte-carlo  markov-process 

O meu entendimento é que, mesmo quando seguindo procedimentos transversais adequados de seleção de validação e modelo, overfitting vai acontecer se um pesquisas para um modelo com força suficiente , a menos que restrições impõe a complexidade do modelo, período. Além disso, muitas vezes as pessoas tentam aprender multas na …

21 machine-learning  cross-validation  goodness-of-fit  scikit-learn  caret 

Eu estava lendo o relatório da solução vencedora de uma competição Kaggle ( Classificação de malware ). O relatório pode ser encontrado nesta postagem do fórum . O problema era um problema de classificação (nove classes, a métrica era a perda logarítmica) com 10.000 elementos no conjunto de trens e …

21 machine-learning  random-forest  boosting  overfitting  semi-supervised 

Por uma questão de simplicidade, digamos que estou trabalhando no exemplo clássico de emails de spam / não spam. Eu tenho um conjunto de 20000 e-mails. Destas, sei que 2000 são spam, mas não tenho nenhum exemplo de email que não seja spam. Eu gostaria de prever se os 18000 …

21 machine-learning  predictive-models  unsupervised-learning  supervised-learning  semi-supervised 

Em muitas aplicações de aprendizado de máquina, os chamados métodos de aumento de dados permitiram construir modelos melhores. Por exemplo, assuma um conjunto de treinamento de imagens de cães e gatos. Girando, espelhando, ajustando o contraste, etc., é possível gerar imagens adicionais a partir das originais.100100100 No caso de imagens, …

21 machine-learning  predictive-models  dataset  independence  data-augmentation