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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Primeiro passo para big data (
Suponha que você esteja analisando um enorme conjunto de dados na ordem de bilhões de observações por dia, em que cada observação possui algumas milhares de variáveis ​​numéricas e categoriais esparsas e possivelmente redundantes. Digamos que exista um problema de regressão, um problema de classificação binária desequilibrada e uma tarefa …
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As árvores de decisão quase sempre são binárias?
Quase todo exemplo de árvore de decisão que encontrei é uma árvore binária. Isso é praticamente universal? A maioria dos algoritmos padrão (C4.5, CART etc.) suporta apenas árvores binárias? Pelo que entendi, CHAID não se limita a árvores binárias, mas isso parece ser uma exceção. Uma divisão bidirecional seguida por …
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Que função poderia ser um kernel?
No contexto do aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões, existe um conceito chamado Kernel Trick . Enfrentando problemas em que me pedem para determinar se uma função pode ser uma função do kernel ou não, o que exatamente deve ser feito? Devo primeiro verificar se eles têm a forma …
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Como projetar um novo vetor no espaço PCA?
Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA. …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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