Perguntas com a marcação «machine-learning»

Alguém tentou verificar se o ajuste de um modelo Elastic Net ElasticNetno scikit-learn no Python e glmnetno R no mesmo conjunto de dados produz resultados aritméticos idênticos? Eu tenho experimentado muitas combinações de parâmetros (já que as duas funções diferem nos valores padrão que passam para os argumentos) e também …

11 machine-learning  scikit-learn  glmnet  elastic-net 

O jornal está aqui . A política de implementação ... é uma política linear softmax baseada em recursos locais rápidos, calculados de forma incremental e baseados em padrões locais ... Não entendo o que é política de distribuição e como ela se relaciona com a rede de políticas de seleção …

11 machine-learning  monte-carlo  reinforcement-learning  games 

Eu sei o básico sobre SVM e SVR, mas ainda não entendi como o problema de encontrar um hiperplano que maximize a margem se encaixa no SVR. Segundo, li algo sobre usado como margem de tolerância no SVR. O que isso significa?ϵϵ\epsilon Terceiro, existe alguma diferença entre os parâmetros da …

11 regression  machine-learning  svm 

Eu sempre li o termo interação no contexto de regressão. Também devemos considerar interações com diferentes modelos, por exemplo, knn ou svm? Se houver , ou mais recursos e, digamos, observações, qual é a maneira usual de encontrar interações úteis? Tente todas as combinações? Ou use apenas combinações que façam …

11 machine-learning  interaction  terminology 

Estou procurando recursos (livros, anotações de aula etc.) sobre técnicas que podem lidar com dados que têm vários destinos (Ex: três variáveis ​​dependentes: 2 discretas e 1 contínua). Alguém tem algum recurso / conhecimento sobre isso? Eu sei que é possível usar redes neurais para isso.

11 regression  machine-learning  predictive-models  references 

Estou tentando incorporar cerca de 60 milhões de frases em um espaço vetorial e calcular a semelhança de cosseno entre elas. Eu tenho usado o sklearn's CountVectorizercom uma função de tokenizer personalizada que produz unigramas e bigrams. Acontece que, para obter representações significativas, tenho que permitir um número tremendo de …

11 machine-learning  natural-language  word2vec  word-embeddings  cosine-similarity 

Suponha que eu queira aprender um classificador que use um vetor de números como entrada e dê um rótulo de classe como saída. Meus dados de treinamento consistem em um grande número de pares de entrada e saída. No entanto, quando chego ao teste de alguns dados novos, esses dados …

11 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

Estou usando o processo gaussiano (GP) para regressão. No meu problema, é bastante comum que dois ou mais pontos de dados estejam próximos um do outro, em relação ao comprimento escalas do problema. Além disso, as observações podem ser extremamente barulhentas. Para acelerar os cálculos e melhorar a precisão da …

11 regression  machine-learning  gaussian-process 

Estou examinando a seção LAB §6.6 sobre Regressão de Ridge / Lasso no livro 'Uma Introdução à Aprendizagem Estatística com Aplicações em R' de James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013). Mais especificamente, estou tentando aplicar o Ridgemodelo scikit-learn ao conjunto de dados 'Hitters' do pacote R 'ISLR'. Eu criei o mesmo …

11 r  machine-learning  scikit-learn  regression 

Suponha que duas classes e C 2 tenham um atributo x e tenham distribuição N ( 0 , 0,5 ) e N ( 1 , 0,5 ) . se tivermos igual P anterior ( C 1 ) = P ( C 2 ) = 0,5 para a seguinte matriz de …

11 machine-learning  classification  bayesian  normal-distribution  bivariate 

Alguém pode me explicar quando usar a impureza de Gini e o ganho de informações nas árvores de decisão? Você pode me dar situações / exemplos de quando é melhor usar qual?

11 machine-learning  classification  data-mining  cart 

Estou desenvolvendo um aplicativo de previsão cujo objetivo é permitir que um importador preveja a demanda por seus produtos de sua rede de distribuidores de clientes. Os números de vendas são um bom proxy para a demanda, desde que haja estoque adequado para atender à demanda. Porém, quando o estoque …

11 r  regression  machine-learning  censoring 

Ultimamente, tenho tentado aprender mais sobre o aprendizado on-line (é absolutamente fascinante!), E um tema que não consegui entender é como pensar na seleção de modelos em contextos offline versus online. Especificamente, suponha que treinar um classificador off-line, com base em um conjunto de dados fixo . Estimamos suas características …

11 machine-learning  model-selection  online 

Sou novato em aprendizado de máquina (também algumas estatísticas), aprendendo conhecimento (algoritmos de aprendizado supervisionado / não supervisionado, métodos de otimização relevantes, regularizações, algumas filosofias (como compensação de desvios de variação)?) Por um tempo. Eu sei que sem nenhuma prática real, eu não obteria uma compreensão profunda dessas coisas de …

11 machine-learning  algorithms 

Estou fazendo ML na minha universidade, e o professor mencionou o termo Expectativa (E), enquanto tentava nos explicar algumas coisas sobre os processos gaussianos. Mas, pela maneira como ele explicou, eu entendi que E é o mesmo que a média μ. Eu entendi certo? Se for o mesmo, você sabe …

11 machine-learning  gaussian-process  linear-algebra