Perguntas com a marcação «machine-learning»

Não consigo entender a Thompson Sampling e como ela funciona. Eu estava lendo sobre o Multi Arm Bandit e depois de ler o Algoritmo de limite superior de confiança, muitos textos sugeriam que o Thompson Sampling tivesse um desempenho melhor que o UCB. O que é Thompson Sampling, em termos …

14 machine-learning  definition  multiarmed-bandit 

Estou procurando implementar um modelo dinâmico para recomendar um filme para um usuário. A recomendação deve ser atualizada sempre que o usuário assiste a um filme ou o classifica. Para simplificar, estou pensando em levar dois fatores em consideração: as classificações anteriores de outros filmes pelo usuário o tempo em …

14 machine-learning  recommender-system  dynamic-regression 

Pergunta: é possível treinar um NN para distinguir entre números pares e ímpares usando apenas como entrada os próprios números? Eu tenho o seguinte conjunto de dados: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 Treinei um NN …

14 machine-learning  classification  categorical-data  neural-networks  genetic-algorithms 

Parece que para médias K e outros algoritmos relacionados, o agrupamento é baseado no cálculo da distância entre pontos. Existe alguém que funciona sem ele?

14 machine-learning  clustering  data-mining  k-means 

Eu vi um termo "permutação invariável" versão da tarefa de reconhecimento de dígitos MNIST. O que isso significa?

14 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network  definition 

Me deparei com o termo Máquinas de Fatoração em sistemas de recomendação. Eu sei o que é a Fatoração Matricial para sistemas de recomendação, mas nunca ouvi falar em Máquinas de Fatoração. Então qual a diferença?

14 machine-learning  data-mining  recommender-system 

A página do Scikit Learn na seleção de modelos menciona o uso de validação cruzada aninhada: >>> clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=dict(gamma=gammas), ... n_jobs=-1) >>> cross_validation.cross_val_score(clf, X_digits, y_digits) Dois loops de validação cruzada são executados em paralelo: um pelo estimador GridSearchCV para definir gama e outro pelo cross_val_score para medir o …

14 machine-learning  cross-validation  scikit-learn 

Estou tendo problemas para entender a maldição da dimensionalidade. Especificamente, me deparei com ele durante o scikit-learntutorial em python. Alguém pode explicar o abaixo de uma maneira mais simples? Desculpe, estou tentando entender há mais tempo e não consigo entender como eles criaram o cálculo para o número de exemplos …

14 machine-learning 

Existem bons resumos (resenhas, livros) sobre várias aplicações da cadeia de Markov Monte Carlo (MCMC)? Vi Markov Chain Monte Carlo na prática , mas esses livros parecem um pouco antigos. Existem mais livros de atualização sobre várias aplicações do MCMC em áreas como aprendizado de máquina, visão computacional e biologia …

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Vou ver os vídeos do curso de aprendizado de máquina on - line gratuito de Andrew Ng em Stanford. Ele discute o Gradient Descent como um algoritmo para resolver funções de regressão linear e escrita no Octave para executá-lo. Presumivelmente, eu poderia reescrever essas funções em R, mas minha pergunta …

14 r  regression  machine-learning  gradient-descent 

Uma floresta aleatória é uma coleção de árvores de decisão seguindo o conceito de ensacamento. Quando passamos de uma árvore de decisão para a próxima, então como as informações aprendidas pela última árvore de decisão avançam para a próxima? Porque, de acordo com meu entendimento, não há nada como um …

14 machine-learning  random-forest  cart  bagging 

Eu tenho um conjunto de testes de 100 casos e dois classificadores. Gerei previsões e AUC ROC computada, sensibilidade e especificidade para os dois classificadores. Pergunta 1: Como posso calcular o valor-p para verificar se um é significativamente melhor que o outro em relação a todas as pontuações (AUC ROC, …

14 machine-learning  statistical-significance  roc  auc  sensitivity-specificity 

Isso é feito com referência ao documento Localização eficiente de objetos usando redes convolucionais e, pelo que entendi, a desistência é implementada em 2D. Após ler o código de Keras sobre como o Spatial 2D Dropout é implementado, basicamente uma máscara binária aleatória de forma [batch_size, 1, 1, num_channels] é …

14 machine-learning  deep-learning  tensorflow  dropout 

Atualmente, estou usando a caixa de ferramentas RF no MATLAB para uma classificação binária Conjunto de dados: 50000 amostras e mais de 250 recursos Então, qual deve ser o número de árvores e o recurso selecionado aleatoriamente em cada divisão para cultivar as árvores? outro parâmetro pode afetar muito os …

14 machine-learning  classification  random-forest 

Para meu entendimento (muito básico), Naive Bayes estima probabilidades com base nas frequências de classe de cada recurso nos dados de treinamento. Mas como calcula a frequência de variáveis ​​contínuas? E ao fazer previsões, como classifica uma nova observação que pode não ter os mesmos valores de qualquer observação no …

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