Perguntas com a marcação «machine-learning»

Entendo que os SVMs de uma classe (OSVMs) foram propostos com a ausência de dados negativos em mente e que eles procuram encontrar limites de decisão que separem um conjunto positivo e algum ponto de ancoragem negativo, dizem a origem. Um trabalho em 2011 propõe SVMs exemplares (ESVMs) que treinam …

16 machine-learning  svm 

Eu tenho um conjunto de dados de teste altamente desequilibrado. O conjunto positivo consiste em 100 casos, enquanto o conjunto negativo consiste em 1500 casos. No lado do treinamento, eu tenho um pool de candidatos maior: o conjunto de treinamento positivo tem 1200 casos e o conjunto de treinamento negativo …

16 machine-learning  classification  data-mining  svm  bioinformatics 

Eu tenho um conjunto de dados de 120 amostras em uma configuração de validação cruzada de 10 vezes. Atualmente, eu escolho os dados de treinamento do primeiro holdout e faço uma validação cruzada 5 vezes para escolher os valores de gama e C pela pesquisa em grade. Estou usando o …

16 machine-learning  classification  cross-validation  svm 

Estou lidando com um problema de classificação binária supervisionada. Eu gostaria de usar o pacote GBM para classificar os indivíduos como não infectados / infectados. Eu tenho 15 vezes mais não infectado do que indivíduos infectados. Eu queria saber se os modelos GBM sofrem no caso de tamanhos de classe …

16 r  machine-learning  boosting  unbalanced-classes  gbm 

Estou treinando um classificador LDA de várias classes com 8 classes de dados. Durante a execução do treinamento, recebo um aviso de: "As variáveis ​​são colineares " Estou recebendo uma precisão de treinamento de mais de 90% . Estou usando a biblioteca scikits-learn no Python para treinar e testar os …

16 machine-learning  classification  python  scikit-learn  discriminant-analysis 

Mais uma pergunta geral. Estou executando um SVM rbf para modelagem preditiva. Acho que meu programa atual definitivamente precisa de um pouco de velocidade. Eu uso o scikit learn com uma pesquisa de grade grossa a fina + validação cruzada. Cada execução do SVM leva cerca de um minuto, mas …

16 machine-learning  svm  predictive-models  scikit-learn  kernel-trick 

Estou explorando diferentes métodos de classificação para um projeto em que estou trabalhando e estou interessado em experimentar as Florestas Aleatórias. Estou tentando me educar ao longo do curso e gostaria de receber qualquer ajuda fornecida pela comunidade do CV. Dividi meus dados em conjuntos de treinamento / teste. Desde …

16 r  machine-learning  random-forest 

Vamos considerar o problema de classificar o conjunto de dados MNIST. De acordo com a página MNIST da Yann LeCun , 'Ciresan et al.' obteve uma taxa de erro de 0,23% no conjunto de testes MNIST usando a Rede Neural Convolucional. Vamos denotar o treinamento MNIST definido como , o …

16 machine-learning  classification  overfitting  probability-inequalities 

Atualmente, leio o artigo Efficient Online e Batch Learning usando a divisão forward-backward de John Duchi e Yoram Singer. Estou muito confuso sobre o uso dos termos 'Online' e 'Lote'. Pensei 'Online' significa que atualizamos os parâmetros de peso após o processamento de uma unidade dos dados de treinamento. Em …

16 machine-learning  online  gradient-descent 

Suponhamos que temos duas árvores de regressão (árvore A e B) que árvore mapa de entrada a saída y ∈ R . Vamos y = f A ( x ) para a árvore A e F B ( x ) para a árvore B. Cada árvore utiliza separações binárias, com …

15 regression  machine-learning  cart 

Entendo o raciocínio por trás da divisão dos dados em um conjunto de teste e um conjunto de validação. Também entendo que o tamanho da divisão dependerá da situação, mas geralmente variará de 50/50 a 90/10. Eu construí um RNN para corrigir a ortografia e começar com um conjunto de …

15 machine-learning  neural-networks  validation 

Existem muitas publicações que enfatizam o método de Maximização de Expectativas em modelos de mistura (Mistura de Gaussiana, Modelo de Markov Oculto, etc.). Por que EM é importante? O EM é apenas uma maneira de otimizar e não é amplamente usado como método baseado em gradiente (gradiente decente ou método …

15 machine-learning  optimization  expectation-maximization  gaussian-mixture 

Estou trabalhando em um problema de cluster de texto. Os dados contêm várias frases. Existe um bom algoritmo que alcance alta precisão em textos curtos? Você pode fornecer boas referências? Algoritmos como KMeans, clustering espectral não funcionam bem para esse problema.

15 machine-learning  clustering  text-mining 

Eu tenho um modelo de previsão testado com quatro métodos, como você pode ver na figura do boxplot abaixo. O atributo que o modelo prevê está no intervalo de 0 a 8. Você pode perceber que há um limite superior externo e três limites inferiores indicados por todos os métodos. …

15 regression  machine-learning  multiple-regression  predictive-models  outliers 

No reconhecimento de padrões de livros e aprendizado de máquina (fórmula 1.27), fornece py(y)=px(x)∣∣∣dxdy∣∣∣=px(g(y))|g′(y)|py(y)=px(x)|dxdy|=px(g(y))|g′(y)|p_y(y)=p_x(x) \left | \frac{d x}{d y} \right |=p_x(g(y)) | g'(y) | ondex=g(y)x=g(y)x=g(y),px(x)px(x)p_x(x)é o pdf que corresponde apy(y)py(y)p_y(y) com relação à alteração da variável. Os livros dizem que é porque as observações que caem no intervalo (x,x+δx)(x,x+δx)(x, x …

15 machine-learning  probability  self-study  derivative  jacobian