Perguntas com a marcação «machine-learning»

Para usar o SVM ou a Rede Neural, ele precisa transformar (codificar) variáveis ​​categóricas em variáveis ​​numéricas, o método normal nesse caso é usar 0-1 valores binários com o k-ésimo valor categórico transformado em (0,0, .. ., 1,0, ... 0) (1 está na posição k-ésima). Existem outros métodos para fazer …

19 machine-learning  neural-networks  categorical-data  svm  categorical-encoding 

Costumo ouvir pessoas falando sobre redes neurais como algo como uma caixa preta que você não entende o que ela faz ou o que elas significam. Na verdade, eu não consigo entender o que eles querem dizer com isso! Se você entende como a propagação traseira funciona, como é uma …

19 machine-learning  neural-networks 

Como é sabido a todos, a engenharia de recursos é extremamente importante para o aprendizado de máquina, no entanto, encontrei poucos materiais associados a essa área. Participei de várias competições no Kaggle e acredito que bons recursos podem até ser mais importantes do que um bom classificador em alguns casos. …

19 machine-learning  references  feature-construction 

Estou construindo um modelo preditivo que prevê a probabilidade de sucesso de um aluno no final de um semestre. Estou especificamente interessado em saber se o aluno é bem-sucedido ou não, onde o sucesso é geralmente definido como a conclusão do curso e a obtenção de 70% ou mais pontos …

19 time-series  machine-learning  logistic 

Edição final com todos os recursos atualizados: Para um projeto, estou aplicando algoritmos de aprendizado de máquina para classificação. Desafio: dados rotulados bastante limitados e muito mais dados não rotulados. Metas: Aplicar classificação semi-supervisionada Aplique um processo de rotulagem semi-supervisionado (conhecido como aprendizado ativo) Encontrei muitas informações de trabalhos de …

19 machine-learning  classification  software  svm  text-mining 

Existe uma maneira de determinar quais recursos / variáveis ​​do conjunto de dados são os mais importantes / dominantes em uma solução de cluster k-means?

19 machine-learning  clustering  k-means  importance 

Fiquei um pouco confuso sobre o algoritmo de retropropagação usado no perceptron multicamada (MLP). O erro é ajustado pela função de custo. Na retropropagação, estamos tentando ajustar o peso das camadas ocultas. O erro de saída que posso entender, isto é, e = d - y[Sem os subscritos]. As perguntas …

19 machine-learning  neural-networks  backpropagation 

Estou tentando entender o que é o objetivo da função de perda e não consigo entender direito. Portanto, até onde eu entendo, a função de perda é a introdução de algum tipo de métrica com a qual podemos medir o "custo" de uma decisão incorreta. Então, digamos que eu tenho …

19 machine-learning  loss-functions 

Eu sei que a descida estocástica do gradiente tem comportamento aleatório, mas não sei por quê. Existe alguma explicação sobre isso?

19 machine-learning  random-variable  gradient-descent 

Li o artigo de Alexandru Niculescu-Mizil e Rich Caruana, " Obtendo probabilidades calibradas de impulsionar " e a discussão neste tópico. No entanto, ainda estou tendo problemas para entender e implementar a logística ou o dimensionamento de Platt para calibrar a saída do meu classificador impulsionador de várias classes (impulso …

19 machine-learning  boosting 

A pergunta pode parecer um pouco estranha, porque sou novo na inferência estatística e nas redes neurais. Quando em problemas de classificação usando redes neurais, dizemos que queremos aprender uma função que mapeia o espaço das entradas , para o espaço das saídas :f∗f∗f^*xxxyyy f∗(x;θ)=yf∗(x;θ)=yf^*(x; \theta) = y Estamos ajustando …

19 machine-learning  neural-networks 

Eu estive pesquisando métodos de aprendizado semi-supervisionados e me deparei com o conceito de "pseudo-rotulagem". Pelo que entendi, com a pseudo-rotulagem, você tem um conjunto de dados rotulados e um conjunto de dados não rotulados. Primeiro você treina um modelo apenas nos dados rotulados. Em seguida, você usa esses dados …

19 machine-learning  semi-supervised 

Estou na 10ª série e pretendo simular dados para um projeto de feira de ciências de aprendizado de máquina. O modelo final será usado nos dados do paciente e preverá a correlação entre determinados horários da semana e o efeito que isso tem na adesão ao medicamento nos dados de …

18 machine-learning  statistical-significance  t-test  python  simulation 

Estou trabalhando em um projeto de Machine Learning com dados que já são (fortemente) influenciados pela seleção de dados. Vamos supor que você tenha um conjunto de regras codificadas. Como você cria um modelo de aprendizado de máquina para substituí-lo, quando todos os dados que ele pode usar são dados …

18 machine-learning  classification  data-mining  bias  extrapolation 

No artigo da DeepMind sobre o Deep Q-Learning para videogames da Atari ( aqui ), eles usam um método épsilon-ganancioso para exploração durante o treinamento. Isso significa que, quando uma ação é selecionada no treinamento, ela é escolhida como a ação com o valor q mais alto ou uma ação …

18 machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  deep-rl