Perguntas com a marcação «machine-learning»

Então, eu tenho uma matriz de cerca de 60 x 1000. Estou vendo como 60 objetos com 1000 recursos; os 60 objetos são agrupados em 3 classes (a, b, c). 20 objetos em cada classe, e sabemos a verdadeira classificação. Gostaria de fazer um aprendizado supervisionado neste conjunto de 60 …

12 machine-learning  classification  multilevel-analysis  random-forest  stratification 

Ultimamente, tenho visto muitos trabalhos sobre representações esparsas, e a maioria deles usa a norma ℓpℓp\ell_p e faz alguma minimização. Minha pergunta é, qual é o ℓpℓp\ell_p norma, e o ℓp,qℓp,q\ell_{p, q} norma mista? E como eles são relevantes para a regularização? obrigado

12 machine-learning  regularization  sparse 

Qual é / são as diferenças entre estes modelos de representação de texto: Conjunto de palavras e modelo de espaço vetorial?

12 machine-learning  text-mining 

Atualmente trabalhando no Octave, mas devido à documentação insuficiente, o progresso é muito lento. Qual idioma é fácil de aprender e usar, e bem documentado para resolver problemas de aprendizado de máquina? Estou procurando um protótipo em um pequeno conjunto de dados (milhares de exemplos), para que a velocidade não …

12 r  machine-learning  matlab  software  python 

A função softmax, comumente usada em redes neurais para converter números reais em probabilidades, é a mesma função da distribuição de Boltzmann, a distribuição de probabilidade sobre energias para um conjunto de partículas em equilíbrio térmico a uma dada temperatura T na termodinâmica. Eu posso ver algumas razões heurísticas claras …

12 machine-learning  neural-networks  softmax 

Pergunto-me o que é um valor intrínseco do uso da média harmônica (por exemplo, para calcular medidas F), em oposição à média aritmética ponderada na combinação de precisão e recall? Estou pensando que a média aritmética ponderada poderia desempenhar o papel de média harmônica, ou estou perdendo alguma coisa?

12 machine-learning  monte-carlo  precision-recall  harmonic-mean 

No reconhecimento de padrões e no aprendizado de máquina de Bishop, li o seguinte, logo após a densidade de probabilidade :p(x∈(a,b))=∫bap(x)dxp(x∈(a,b))=∫abp(x)dxp(x\in(a,b))=\int_a^bp(x)\textrm{d}x Sob uma mudança não linear da variável, uma densidade de probabilidade se transforma de forma diferente de uma função simples, devido ao fator jacobiano. Por exemplo, se considerarmos uma …

12 machine-learning  probability 

No aprendizado por reforço, a aproximação de função linear é freqüentemente usada quando grandes espaços de estado estão presentes. (Quando as tabelas de consulta se tornam inviáveis.) A forma do valor com aproximação da função linear é dada porQ -Q-Q- Q ( s , a ) = w1 1f1 1( …

12 machine-learning  feature-selection  reinforcement-learning 

Estou lendo PRML e não entendo a imagem. Poderia, por favor, dar algumas dicas para entender a imagem e por que o MLE de variação em uma distribuição gaussiana é tendencioso? 1,55 fórmula: fórmula 1,56 σ 2 M L E =1μML E= 1N∑n = 1NxnμMLE=1N∑n=1Nxn \mu_{MLE}=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^N x_n σ2ML E= …

12 machine-learning  self-study  maximum-likelihood 

Não consigo encontrar a definição geral do que é um classificador? Entendo como isso funciona, mas não consigo chegar a uma definição.

12 machine-learning  classification 

Enquanto estou estudando a estimativa de máxima verossimilhança, para fazer inferência na estimativa de máxima verossimilhança, precisamos conhecer a variação. Para descobrir a variação, preciso conhecer o Rao Lower Limound do Cramer, que se parece com uma Matriz Hessiana com Segunda Derivação na curvatura. Estou meio confuso para definir a …

12 machine-learning  mathematical-statistics  maximum-likelihood  data-mining 

Quando alguém diz que os dados são amostrados de uma distribuição uniforme de log entre 128 e 4000, o que isso significa? Quão diferente é a amostragem de uma distribuição uniforme? Veja este artigo: http://www.jmlr.org/papers/volume13/bergstra12a/bergstra12a.pdf Obrigado!

12 machine-learning  distributions  uniform 

Predicted class Cat Dog Rabbit Actual class Cat 5 3 0 Dog 2 3 1 Rabbit 0 2 11 Como posso calcular a precisão e recuperar, para que fique fácil calcular a pontuação F1. A matriz de confusão normal é uma dimensão 2 x 2. No entanto, quando se torna …

12 machine-learning  precision-recall 

O LSTM no seguinte código Keras input_t = Input((4, 1)) output_t = LSTM(1)(input_t) model = Model(inputs=input_t, outputs=output_t) print(model.summary()) pode ser representado como Entendo que quando chamamos model.predict(np.array([[[1],[2],[3],[4]]]))a (apenas) unidade LSTM processa primeiro o vetor [1], depois [2] mais o feedback da entrada anterior e assim por diante até o vetor …

12 machine-learning  neural-networks  lstm  keras 

Estou implementando PCA, LDA e Naive Bayes, para compactação e classificação, respectivamente (implementando um LDA para compactação e classificação). Eu tenho o código escrito e tudo funciona. O que eu preciso saber, para o relatório, é qual é a definição geral de erro de reconstrução . Posso encontrar muita matemática …

12 machine-learning  pca  terminology  dimensionality-reduction  discriminant-analysis