Perguntas com a marcação «machine-learning»

Eu configurei uma pesquisa de grade para um monte de parâmetros. Estou tentando encontrar os melhores parâmetros para uma rede neural de Keras que faz classificação binária. A saída é 1 ou 0. Existem cerca de 200 recursos. Quando fiz uma pesquisa na grade, recebi vários modelos e seus parâmetros. …

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Quero saber a diferença entre regressão linear em uma análise regular de aprendizado de máquina e regressão linear no cenário de "aprendizado profundo". Quais algoritmos são usados ​​para regressão linear em um ambiente de aprendizado profundo.

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Os termos "upsampling" e "transpose convolution" são usados ​​quando você está executando "deconvolution" (<- não é um bom termo, mas deixe-me usá-lo aqui). Originalmente, eu pensava que eles significam a mesma coisa, mas parece-me que eles são diferentes depois de ler esses artigos. alguém pode esclarecer? Convolução de transposição : …

12 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  transposed-convolution 

Eu estava lendo o artigo Deep Residual Learning for Image Reconhecimento e tive dificuldades em entender com 100% de certeza o que um bloco residual implica computacionalmente. Lendo o trabalho deles, eles têm a figura 2: que ilustra o que um bloco residual é suposto ser. O cálculo de um …

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No aprendizado de máquina (para problemas de regressão), geralmente vejo o erro médio quadrático (MSE) ou o erro médio absoluto (MAE) sendo usado como a função de erro para minimizar (mais o termo de regularização). Gostaria de saber se há situações em que o uso do coeficiente de correlação seria …

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Eu faria uma pergunta relacionada a este . Encontrei um exemplo de como escrever a função de perda personalizada para o xgboost aqui : loglossobj <- function(preds, dtrain) { # dtrain is the internal format of the training data # We extract the labels from the training data labels <- …

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Por que a análise de séries temporais não é considerada um algoritmo de aprendizado de máquina (ao contrário da regressão linear). A análise de regressão e de séries temporais são métodos de previsão. Então, por que um deles é considerado um algoritmo de aprendizado, mas não o outro?

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Na série de palestras Learning from Data , o professor menciona que a dimensão VC mede a complexidade do modelo em quantos pontos um determinado modelo pode quebrar. Portanto, isso funciona perfeitamente bem para modelos de classificação nos quais poderíamos dizer com N pontos se o classificador puder quebrar k …

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Estou procurando um livro didático / notas de aula no aprendizado por reforço. Gosto da "Introdução à aprendizagem estatística" , mas infelizmente elas não abordam esse tópico. Eu sei que um livro de Sutton e Barto é uma referência padrão, e talvez o NDP também seja bom, mas eles são …

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Nesta pergunta - Existe um método para construir árvores de decisão que leve em consideração preditores estruturados / hierárquicos / multiníveis? - eles mencionam um método de dados em painel para árvores. Existem métodos de dados de painel específicos para dar suporte a máquinas vetoriais e redes neurais? Se sim, …

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Eu quero comparar dois algoritmos de classificação. Nesses algoritmos, o cliente especifica algumas condições em sua pesquisa. De acordo com os requisitos do cliente, esse algoritmo deve atribuir uma pontuação para cada item da base de dados e recuperar itens com a pontuação mais alta. Eu li diferentes tópicos relacionados …

12 machine-learning  precision-recall  average-precision 

Queria entender melhor o teste exato de Fisher, então inventei o seguinte exemplo de brinquedo, em que f e m correspondem a homens e mulheres e n e y correspondem a "consumo de refrigerante" como este: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, isso é uma …

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Eu estava usando a kmeansinstrução de R para executar o algoritmo k-means no conjunto de dados de íris de Anderson. Eu tenho uma pergunta sobre alguns parâmetros que obtive. Os resultados são: Cluster means: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000 Nesse caso, o que significa "Cluster significa"? …

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Eu sou novo no aprendizado de máquina. Eu apliquei regressão logística e floresta aleatória em um mesmo conjunto de dados. Então, recebo importância variável (coeficiente absoluto para regressão logística e importância variável para floresta aleatória). Estou pensando em combinar os dois para obter uma importância variável final. Alguém pode compartilhar …

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Eu sou novo no kernels e encontrei um problema ao tentar kernelizar o kNN. Preliminares Estou usando um kernel polinomial: K(x,y)=(1+⟨x,y⟩)dK(x,y)=(1+⟨x,y⟩)dK(\mathbf{x},\mathbf{y}) = (1 + \langle \mathbf{x},\mathbf{y} \rangle)^d O kNN euclidiano típico usa a seguinte métrica de distância: d(x,y)=||x−y||d(x,y)=||x−y||d(\mathbf{x}, \mathbf{y}) = \vert\vert \mathbf{x} - \mathbf{y} \vert\vert Deixe mapear para algum espaço …

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