Perguntas com a marcação «machine-learning»

Meu entendimento é que no aprendizado de máquina pode ser um problema se o seu conjunto de dados tiver recursos altamente correlacionados, pois codificam efetivamente as mesmas informações. Recentemente, alguém apontou que, quando você codifica uma variável quente em uma variável categórica, você acaba com recursos correlatos; portanto, você deve …

21 regression  machine-learning  categorical-data  discrete-data  categorical-encoding 

A aplicação da função softmax em um vetor produzirá "probabilidades" e valores entre e . 000111 Mas também podemos dividir cada valor pela soma do vetor e isso produzirá probabilidades e valores entre e .000111 Eu li a resposta aqui, mas diz que a razão é porque é diferenciável, embora …

20 machine-learning  neural-networks  softmax 

Na implementação do ResNet do Tensorflow , acho que eles usam o inicializador de escala de variância, também acho que o inicializador de xavier é popular. Não tenho muita experiência nisso, o que é melhor na prática?

20 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  tensorflow 

Fiz algumas pesquisas sobre sobreaquecimento e desajustamento e compreendi o que elas são exatamente, mas não consigo encontrar os motivos. Quais são as principais razões para sobreajustar e não adequar? Por que enfrentamos esses dois problemas no treinamento de um modelo?

20 machine-learning  dataset  overfitting 

Os documentos de pesquisa de aprendizado de máquina geralmente tratam o aprendizado e a inferência como duas tarefas separadas, mas não está claro para mim qual é a distinção. Em este livro , por exemplo, eles usam estatística Bayesiana para ambos os tipos de tarefas, mas não fornecem uma motivação …

20 machine-learning  terminology 

Estou usando um classificador que retorna probabilidades. Para calcular a AUC, estou usando o pROC R-package. As probabilidades de saída do classificador são: probs=c(0.9865780, 0.9996340, 0.9516880, 0.9337157, 0.9778576, 0.8140116, 0.8971550, 0.8967585, 0.6322902, 0.7497237) probsmostra probabilidade de estar na classe '1'. Como mostrado, o classificador classificou todas as amostras na classe …

20 machine-learning  auc 

Estou fazendo o curso de Andrew Ng sobre Machine Learning através do Coursera . Para equações, sobrescritos são usados ​​em vez de subscritos. Por exemplo, na seguinte equação é usada em vez de :x( I )x(Eu)x^{(i)}xEuxEux_i J( θ0 0, θ1) = 12 m∑i = 1m( hθ( x( I )) - …

20 machine-learning  notation 

Eu não entendo exatamente o que se entende por tamanho do nó. Eu sei o que é um nó de decisão, mas não o tamanho do nó.

20 machine-learning  random-forest  bagging 

Eu tenho uma pergunta com relação à necessidade de usar métodos de seleção de recursos (florestas aleatórias apresentam valor de importância ou métodos de seleção de recursos univariados etc.) antes de executar um algoritmo de aprendizado estatístico. Sabemos que, para evitar ajustes excessivos, podemos introduzir penalidades de regularização nos vetores …

20 regression  machine-learning  feature-selection  lasso  regularization 

Eu tenho um conjunto de dados composto por 5 recursos: A, B, C, D, E. Eles são todos valores numéricos. Em vez de fazer um cluster baseado em densidade, o que eu quero fazer é agrupar os dados de maneira semelhante a uma árvore de decisão. A abordagem que quero …

20 r  machine-learning  clustering  cart 

Hoje em dia, com toda a mídia falando e falando sobre aprendizado profundo, eu li algumas coisas básicas. Acabei de descobrir que é apenas mais um método de aprendizado de máquina para aprender padrões a partir dos dados. Mas minha pergunta é: onde e por que esse método brilha? Por …

20 machine-learning  data-mining  deep-learning  deep-belief-networks 

Estou procurando classificadores que produzam probabilidades que exemplos pertencem a uma das duas classes. Conheço regressão logística e Bayes ingênuo, mas você pode me falar de outras pessoas que trabalham de maneira semelhante? Ou seja, classificadores que prevêem não as classes às quais os exemplos pertencem, mas a probabilidade de …

20 machine-learning  probability  logistic  classification  naive-bayes 

Estou tentando descobrir o que a suposição múltipla significa na aprendizagem semi-supervisionada. Alguém pode explicar de uma maneira simples? Não consigo entender a intuição por trás disso. Ele diz que seus dados estão em um coletor de baixa dimensão incorporado em um espaço de maior dimensão. Eu não entendi o …

20 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  manifold-learning 

Recentemente, me deparei com a palavra "Aprendizagem por Reforço Recorrente". Entendo o que é "Rede Neural Recorrente" e o que é "Aprendizagem por Reforço", mas não consegui encontrar muita informação sobre o que é uma "Aprendizagem por Reforço Recorrente". Alguém pode me explicar o que é um "aprendizado de reforço …

20 machine-learning  reinforcement-learning 

Existe uma maneira de testar a separabilidade linear de um conjunto de dados de duas classes em altas dimensões? Meus vetores de recursos têm 40 anos. Eu sei que sempre posso executar experimentos de regressão logística e determinar a taxa de hitrato versus falso alarme para concluir se as duas …

20 machine-learning  classification