Perguntas com a marcação «machine-learning»

Quais são as vantagens das curvas ROC? Por exemplo, estou classificando algumas imagens que são um problema de classificação binária. Extraí cerca de 500 recursos e apliquei um algoritmo de seleção de recursos para selecionar um conjunto de recursos, depois apliquei o SVM para classificação. Nesse caso, como posso obter …

15 machine-learning  roc 

Como alternativa, prever mercados de câmbio. Sei que isso pode ficar bem complicado, então, como introdução, estou procurando um algoritmo de previsão simples que tenha alguma precisão. (É para um projeto universitário de mestrado que dura quatro meses) Eu li que uma rede neural de várias camadas pode ser útil. …

15 machine-learning  finance 

Como um acompanhamento de Minha rede neural não consegue nem aprender a distância euclidiana , simplifiquei ainda mais e tentei treinar uma única ReLU (com peso aleatório) em uma única ReLU. Essa é a rede mais simples que existe e, ainda assim, metade do tempo em que falha na convergência. …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  keras 

http://www.deeplearningbook.org/contents/ml.html página 116 explica o erro de bayes como abaixo O modelo ideal é um oráculo que simplesmente conhece a verdadeira distribuição de probabilidade que gera os dados. Mesmo esse modelo ainda apresentará algum erro em muitos problemas, porque ainda pode haver algum ruído na distribuição. No caso de aprendizado …

15 machine-learning  deep-learning  terminology 

Praticamente qualquer banco de dados que desejamos fazer previsões usando algoritmos de aprendizado de máquina encontrará valores ausentes para algumas das características. Existem várias abordagens para resolver esse problema, para excluir linhas que possuem valores ausentes até que sejam preenchidas com os valores médios das características. Gostaria de usar para …

15 machine-learning  scikit-learn  data-imputation 

Estou tentando entender a curva de recall de precisão, entendo o que são precisão e recall, mas o que não entendo é o valor da "linha de base". Eu estava lendo este link https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-precision-recall-plot/ e eu não entendo a parte da linha de base, como mostrado em "Uma curva de …

15 r  machine-learning  classification  precision-recall 

Estou analisando um conjunto de dados usando um modelo de efeitos mistos com um efeito fixo (condição) e dois efeitos aleatórios (participante devido ao design do sujeito e ao par). O modelo foi gerado com o lme4pacote: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Em seguida, realizei um teste de razão de verossimilhança desse modelo em …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Alguém pode me dizer como eu devo construir uma rede neural usando o método batch? Li que, no modo batch, para todas as amostras do conjunto de treinamento, calculamos os pesos de erro, delta e, portanto, delta para cada neurônio na rede e, em vez de atualizar imediatamente os pesos, …

15 machine-learning  neural-networks 

Suponha que tenhamos uma resposta Y e os preditores X1, ...., Xn. Se tentássemos ajustar Y através de um modelo linear de X1, ...., Xn, e acontecesse que a verdadeira relação entre Y e X1, ..., Xn não fosse linear, poderíamos ser capazes para consertar o modelo, transformando os X …

15 machine-learning  random-forest 

Estou lendo um artigo científico sobre classificação de imagens. Nos resultados experimentais, eles falam da precisão entre o top 1 e o top 5, mas nunca ouvi falar do termo, nem consigo encontrá-lo usando o google. Alguém pode me dar uma definição ou me apontar para algum lugar? :)

15 machine-learning 

Ao executar a classificação SVM linear, geralmente é útil normalizar os dados de treinamento, por exemplo, subtraindo a média e dividindo pelo desvio padrão, e depois dimensione os dados de teste com a média e o desvio padrão dos dados de treinamento. Por que esse processo muda drasticamente o desempenho …

15 machine-learning  svm  standardization 

Estou procurando fazer um projeto de reconhecimento óptico de caracteres (OCR). Depois de fazer algumas pesquisas, encontrei uma arquitetura que parece interessante: CNN + RNN + CTC. Eu estou familiarizado com redes neurais complicadas (CNN) e redes neurais recorrentes (RNN), mas o que é Classificação Temporal Conexionista (CTC)? Eu gostaria …

15 machine-learning  deep-learning  conv-neural-network  rnn 

Existem vídeos ou outros livros / notas que alguém já encontrou que seguem o reconhecimento de padrões e o aprendizado de máquina de Chris Bishop? Comprei este livro para aprender Machine Learning e estou tendo alguns problemas para resolvê-lo.

15 machine-learning  references  pattern-recognition 

Eu estava lendo sobre o otimizador de Adam para o Deep Learning e me deparei com a seguinte frase no novo livro Deep Learning de Begnio, Goodfellow e Courtville: Adam inclui correções de viés nas estimativas dos momentos de primeira ordem (o termo momentum) e dos momentos de segunda ordem …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  conv-neural-network  adam 

No aprendizado de máquina básico, aprendemos as seguintes "regras práticas": a) o tamanho dos seus dados deve ser pelo menos 10 vezes o tamanho da dimensão VC do seu conjunto de hipóteses. b) uma rede neural com conexões N tem uma dimensão VC de aproximadamente N. Então, quando uma rede …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  vc-dimension