Perguntas com a marcação «machine-learning»

A Descida de gradiente padrão calcularia o gradiente para todo o conjunto de dados de treinamento. for i in range(nb_epochs): params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params) params = params - learning_rate * params_grad Para um número predefinido de épocas, primeiro calculamos o vetor de gradiente weights_grad da função de perda para …

15 machine-learning  optimization  gradient-descent  computational-statistics  sgd 

Estou experimentando o algoritmo da máquina de aumento de gradiente através do caretpacote em R. Usando um pequeno conjunto de dados de admissões de faculdade, executei o seguinte código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Estou entrevistando pessoas para uma posição de desenvolvedor / pesquisador de algoritmos em um contexto de estatística / aprendizado de máquina / mineração de dados. Estou procurando perguntas para determinar, especificamente, a familiaridade, compreensão e fluidez de um candidato com a teoria subjacente, por exemplo, propriedades básicas de expectativa e …

15 machine-learning  probability  distributions 

Eu sou novo em aprendizado de máquina. Estou estudando um curso de aprendizado de máquina (Stanford University) e não entendi o que significa essa teoria e qual é a sua utilidade. Gostaria de saber se alguém poderia detalhar essa teoria para mim. Esta teoria é baseada nesta equação.

15 machine-learning  probability  pac-learning 

Pelo que vi, a fórmula de suavização Kneser-Ney (de segunda ordem) é, de uma maneira ou de outra, dada como P2KN(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn)PKN2(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn) \begin{align} P^2_{KN}(w_n|w_{n-1}) &= \frac{\max \left\{ C\left(w_{n-1}, w_n\right) - D, 0\right\}}{\sum_{w'} C\left(w_{n-1}, w'\right)} + \lambda(w_{n-1}) \times P_{cont}(w_n) \end{align} com o fator de normalização fornecido comoλ(wn−1)λ(wn−1)\lambda(w_{n-1}) λ(wn−1)=D∑w′C(wn−1,w′)×N1+(wn−1∙)λ(wn−1)=D∑w′C(wn−1,w′)×N1+(wn−1∙) \begin{align} \lambda(w_{n-1}) &= \frac{D}{\sum_{w'} …

15 machine-learning  natural-language  naive-bayes  smoothing  language-models 

Eu tenho um conjunto de dados com alguns milhões de linhas e ~ 100 colunas. Gostaria de detectar cerca de 1% dos exemplos no conjunto de dados, que pertencem a uma classe comum. Eu tenho uma restrição de precisão mínima, mas devido ao custo muito assimétrico, não estou muito interessado …

15 machine-learning  classification  unbalanced-classes  precision-recall 

Existe algum dicionário de referência para termos de estatística e aprendizado de máquina? Eu sei que os artigos da Wikipedia geralmente contêm sinônimos, mas eu gostaria de ter um mero dicionário de sinônimos que eu pudesse ler facilmente (em comparação com uma enciclopédia completa) para garantir que conheça todo o …

15 machine-learning  terminology 

Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste não-paramétrico como Mann-Whitney-U-testlevaria a mais informações …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Estou usando o pacote gbm para classificação. Como esperado, os resultados são bons. Mas estou tentando entender a saída do classificador. Existem cinco termos na saída. `Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve` Alguém poderia explicar o significado de cada termo, especialmente o significado de Melhorar .

15 r  machine-learning 

Este termo aparece frequentemente nos encadeamentos relacionados ao método . A combinação de um método específico para mineração de dados e aprendizado estatístico? Não consigo obter um resultado relevante do google. Parece que a mistura está misturando resultados de muitos modelos e resultando em um resultado melhor. Existe algum recurso …

15 machine-learning  data-mining  unsupervised-learning  statistical-learning 

Alguém pode resumir para mim com exemplos possíveis, em que situações o aumento dos dados de treinamento melhora o sistema geral? Quando detectamos que a adição de mais dados de treinamento poderia sobrepor-se aos dados e não fornecer boas precisões nos dados de teste? Essa é uma pergunta muito inespecífica, …

15 machine-learning  classification  dataset  precision-recall 

Estou estudando um curso de aprendizado de máquina e os slides das palestras contêm informações que considero contraditórias com o livro recomendado. O problema é o seguinte: existem três classificadores: classificador A, que oferece melhor desempenho na faixa mais baixa dos limites, classificador B, proporcionando melhor desempenho na faixa mais …

15 machine-learning  probability  data-visualization  classification  roc 

Alguém tem referência a um resumo das análises em tempo de execução para algoritmos comuns de aprendizado de máquina (diferentes tipos de NN, SVMs, etc)?

15 machine-learning  references  algorithms 

Eu sou novo no Machine Learning. No momento, estou usando um classificador Naive Bayes (NB) para classificar textos pequenos em 3 classes como positivos, negativos ou neutros, usando NLTK e python. Depois de realizar alguns testes, com um conjunto de dados composto de 300.000 instâncias (16.924 positivos 7.477 negativos e …

15 machine-learning  classification  naive-bayes  precision-recall 

Qual é o melhor classificador de 2 classes pronto para uso? Sim, acho que essa é a pergunta de um milhão de dólares, e sim, estou ciente do teorema do almoço sem graça e também li as perguntas anteriores: Qual é o melhor classificador de 2 classes pronto para uso …

15 machine-learning  classification  references