Perguntas com a marcação «machine-learning»

Eu fiz um curso de probabilidade na universidade há alguns anos atrás, mas estou passando por alguns algoritmos de aprendizado de máquina agora e parte da matemática é apenas desconcertante. Especificamente agora, estou aprendendo o algoritmo EM (maximização de expectativa) e parece que há uma grande desconexão entre o que …

13 probability  machine-learning 

Sou um novato que começará a ler sobre mineração de dados. Eu tenho conhecimentos básicos de IA e estatística. Como muitos dizem que o aprendizado de máquina também desempenha um papel importante na mineração de dados, é necessário ler sobre o aprendizado de máquina antes que eu possa continuar com …

13 machine-learning  references  data-mining 

Eu li sobre uma série de algoritmos para resolver problemas de bandidos n-armados como -greedy, softmax e UCB1, mas eu estou tendo alguns problemas triagem através de qual abordagem é melhor para minimizar o arrependimento.ϵϵ\epsilon Existe um algoritmo ideal conhecido para resolver o problema dos bandidos n-armados? Existe uma escolha …

13 machine-learning  reinforcement-learning  multiarmed-bandit 

Suponha que você observe "correspondências" entre compradores e vendedores em um mercado. Você também observa as características de compradores e vendedores que gostaria de usar para prever correspondências futuras e fazer recomendações para os dois lados do mercado. Para simplificar, suponha que haja N compradores e N vendedores e que …

13 machine-learning 

Gostaria de obter os coeficientes para o problema do LASSO | | Y- Xβ| | +λ | | β| |1.||Y-Xβ||+λ||β||1.||Y-X\beta||+\lambda ||\beta||_1. O problema é que as funções glmnet e lars dão respostas diferentes. Para a função glmnet, peço os coeficientes deem vez de apenas , mas ainda recebo respostas diferentes.λ …

13 r  machine-learning  regression  lasso  regularization 

Estou usando a Decomposição de Valor Singular como uma técnica de redução de dimensionalidade. Dados os Nvetores de dimensão D, a idéia é representar os recursos em um espaço transformado de dimensões não correlacionadas, que condensa a maioria das informações dos dados nos vetores próprios desse espaço em uma ordem …

13 time-series  machine-learning  pca  data-transformation  multivariate-analysis 

O classificador Naive Bayes é o classificador que atribui itens a uma classe base na maximização do posterior para associação à classe e assume que os recursos dos itens são independentes.CxxxCCCP(C|x)P(C|x)P(C|x) A perda de 0-1 é a perda que atribui a qualquer classificação incorreta uma perda de "1" e uma …

13 machine-learning  bayesian  optimization  naive-bayes  loss-functions 

Sou bastante novo no campo dos processos gaussianos e como eles estão sendo aplicados no aprendizado de máquina. Eu continuo lendo e ouvindo sobre as funções de covariância sendo a principal atração desses métodos. Então, alguém poderia explicar de maneira intuitiva o que está acontecendo nessas funções de covariância? Caso …

13 machine-learning  probability  bayesian 

Acabei de abordar as Redes Neurais Artificiais no curso de Aprendizado de Máquina do Coursera e gostaria de conhecer mais teorias por trás delas. Acho a motivação que eles imitam a biologia um tanto insatisfatória. Na superfície, parece que em cada nível substituímos as covariáveis ​​por uma combinação linear delas. …

13 machine-learning  neural-networks  theory 

Estou fazendo o curso de aprendizado de máquina de Andrew Ng e não consegui obter a resposta correta para essa pergunta após várias tentativas. Por favor, ajude a resolver isso, embora eu tenha passado pelo nível. Suponha que alunos tenham participado de alguma aula e a turma tenha um exame …

13 machine-learning  self-study  normalization 

De acordo com este tutorial sobre aprendizado profundo , a redução de peso (regularização) geralmente não é aplicada aos termos de viés b por quê? Qual é o significado (intuição) por trás disso?

13 machine-learning  neural-networks  bias  regularization 

Entendo que o princípio básico por trás do algoritmo para LLE consiste em três etapas. Localizando a vizinhança de cada ponto de dados por alguma métrica como k-nn. Encontre pesos para cada vizinho que denotem o efeito que o vizinho tem no ponto de dados. Construa a incorporação de baixa …

13 machine-learning  model-selection  feature-selection  dimensionality-reduction  nonlinear 

Eu sei como executar uma regressão linear em um conjunto de pontos. Ou seja, eu sei como ajustar um polinômio de minha escolha a um determinado conjunto de dados (no sentido LSE). No entanto, o que não sei é como forçar minha solução a passar por alguns pontos específicos de …

13 regression  machine-learning  least-squares  linear-model  polynomial 

Estou acompanhando a pergunta que fiz anteriormente nos RBMs . Vejo muita literatura descrevendo-os, mas nenhum que realmente fale de regressão (nem mesmo classificação com dados rotulados). Sinto que ele é usado apenas para dados não rotulados. Existem recursos para lidar com a regressão? Ou é tão simples quanto adicionar …

13 regression  machine-learning  classification  neural-networks 

Eu tenho uma lista de proteínas com seus valores de característica. Uma tabela de amostra é assim: ...............Feature1...Feature2...Feature3...Feature4 Protein1 Protein2 Protein3 Protein4 Linhas são proteínas e colunas são características. Eu também tenho uma lista de proteínas que interagem também; por exemplo Protein3, Protein4 Protein1, Protein2 Protein4, Protein1 Problema : Para …

13 machine-learning  statistical-significance  feature-selection  networks