Perguntas com a marcação «machine-learning»

Achei um tutorial muito útil sobre o algoritmo EM . O exemplo e a imagem do tutorial são simplesmente brilhantes. Pergunta relacionada sobre como calcular probabilidades como funciona a maximização de expectativas? Eu tenho outra pergunta sobre como conectar a teoria descrita no tutorial ao exemplo. Durante a etapa E, …

11 machine-learning  clustering  algorithms  natural-language 

Existe uma estratégia para escolher o número de árvores em um GBM? Especificamente, o ntreesargumento em R's gbmfunção. Não vejo por que você não deve definir ntreeso valor mais alto possível. Percebi que um número maior de árvores reduz claramente a variabilidade dos resultados de vários GBMs. Eu não acho …

11 r  machine-learning  gbm 

Não tenho certeza se isso é apropriado para este site, mas estou começando meu MSE em ciência da computação (bacharelado em matemática aplicada) e quero ter uma sólida experiência em aprendizado de máquina (provavelmente vou fazer um doutorado). Um dos meus subinteresses é redes neurais. Qual é uma boa base …

11 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  references 

Eu tenho um problema de classificação binária e experimento diferentes classificadores: quero comparar os classificadores. qual é uma medida melhor da AUC ou da precisão? E porque? Raondom Forest: AUC: 0.828 Accuracy: 79.6667 % SVM: AUC: 0.542 Accuracy: 85.6667 %

11 machine-learning  classification  auc 

Recentemente me disseram que o processo que segui (componente de uma tese de mestrado) poderia ser visto como excessivo. Estou procurando entender melhor isso e ver se os outros concordam. O objetivo desta parte do artigo é Compare o desempenho das árvores de regressão otimizada por gradiente com as florestas …

11 machine-learning  data-mining  predictive-models 

Estou lendo este artigo sobre Generalized Wishart Processes (GWP). O artigo calcula as covariâncias entre diferentes variáveis ​​aleatórias (seguindo o Processo Gaussiano ) usando a função de covariância exponencial ao quadrado, ou seja, . Diz então que essa matriz de covariância segue o GWP.K(x,x′)=exp(−|(x−x′)|22l2)K(x,x′)=exp⁡(−|(x−x′)|22l2)K(x,x') = \exp\left(-\frac{|(x-x')|^2}{2l^2}\right) Costumava pensar que uma …

11 machine-learning  normal-distribution  covariance  wishart  nonparametric-bayes 

Estou treinando um processo gaussiano com um kernel ARD com muitos parâmetros, maximizando a confiabilidade marginal dos dados, em vez de validação cruzada. Suspeito que seja excessivo. Como posso testar essa suspeita em um contexto bayesiano?

11 machine-learning  cross-validation  gaussian-process 

Provavelmente, estou lidando com um problema que provavelmente já foi resolvido centenas de vezes antes, mas não tenho certeza de onde encontrar a resposta. Ao meio de regressão logística, dadas muitas características tentando prever um valor categórico binário y , estou interessado em selecionar um subconjunto dos recursos que prevêem …

11 machine-learning  logistic  classification 

Um exemplo de uma boa medida de separabilidade de classe em alunos discriminantes lineares é a razão de discriminante linear de Fisher. Existem outras métricas úteis para determinar se os conjuntos de recursos fornecem uma boa separação de classe entre as variáveis ​​de destino? Em particular, estou interessado em encontrar …

11 machine-learning  classification  feature-selection  discriminant-analysis 

Alguém pode me explicar o conceito de distância de Mahalanobis? Por exemplo, qual é a distância de Mahalanobis entre dois pontos x e y, e especialmente, como é interpretada para reconhecimento de padrões?

11 machine-learning  mathematical-statistics  distance-functions 

Quais são as aplicações ou vantagens das técnicas de regressão de redução de dimensão (DRR) ou redução de dimensionalidade supervisionada (SDR) sobre as técnicas de regressão tradicionais (sem nenhuma redução de dimensionalidade)? Essa classe de técnicas encontra uma representação em baixa dimensão do conjunto de recursos para o problema de …

11 regression  machine-learning  pca  dimensionality-reduction 

Em meados da década de 1960, os pesquisadores se referiram ao xadrez como a " Drosophila da IA": como a mosca da fruta, o jogo de xadrez era acessível e um problema relativamente simples de se experimentar, que ainda produzia conhecimentos importantes e problemas mais complexos. Agora, as pessoas parecem …

11 machine-learning 

Este documento no Adaboost fornece algumas sugestões e códigos (página 17) para estender os modelos de 2 classes para problemas da classe K. Gostaria de generalizar esse código, para que eu possa conectar facilmente diferentes modelos de 2 classes e comparar os resultados. Como a maioria dos modelos de classificação …

11 r  machine-learning  classification  statistical-learning  multi-class 

Isso está em minha mente há pelo menos algumas horas. Eu estava tentando encontrar um k ideal para a saída do algoritmo k-means (com uma métrica de similaridade de cosseno ), então acabei plotando a distorção em função do número de clusters. Meu conjunto de dados é uma coleção de …

11 machine-learning  clustering  k-means 

Estou trabalhando com alguns conjuntos de dados grandes usando o pacote gbm em R. Tanto minha matriz preditora quanto meu vetor de resposta são muito escassos (ou seja, a maioria das entradas é zero). Eu esperava construir árvores de decisão usando um algoritmo que aproveitasse essa escassez, como foi feito …

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