Perguntas com a marcação «machine-learning»

Atualmente, os algoritmos de aprendizado de máquina escalonáveis ​​parecem o burburinho. Toda empresa está lidando com nada além de big data . Existe um livro que discute quais algoritmos de aprendizado de máquina podem ser escalados usando arquiteturas paralelas como Map-Reduce e quais algoritmos não? Ou alguns documentos relevantes?

9 machine-learning  large-data 

Talvez essa seja uma pergunta tola, mas, ao gerar um modelo com sinal de intercalação e usar algo como LOOCVou (ainda mais direto ao ponto) LGOCV, qual é o benefício de dividir dados em conjuntos de trens e testes, se é basicamente isso que a etapa de validação cruzada faz …

9 r  machine-learning  cross-validation  caret 

Estou tentando entender como a LDA se encaixa em outras técnicas de aprendizado supervisionado. Eu já li alguns dos posts do LDA aqui sobre o LDA. Eu já estou familiarizado com o perceptron, mas apenas aprendendo LDA agora. Como o LDA se encaixa na família de algoritmos de aprendizado supervisionado? …

9 machine-learning  classification  discriminant-analysis  supervised-learning 

Estou estudando métodos diferentes de estimativa de pontos e leio que, ao usar estimativas de MAP vs ML, quando usamos um "anterior uniforme", as estimativas são idênticas. Alguém pode explicar o que é um prior "uniforme" e dar alguns exemplos (simples) de quando os estimadores de MAP e ML seriam …

9 machine-learning  probability  bayesian  estimation  maximum-likelihood 

Que relações e diferenças existem entre a teoria estatística da aprendizagem e a teoria computacional da aprendizagem ? Eles são sobre o mesmo tópico? Resolva os mesmos problemas e use os mesmos métodos? Por exemplo, o primeiro diz que é a teoria da previsão (regressão, classificação, ...).

9 machine-learning  statistical-learning  artificial-intelligence 

Não tenho certeza se esta pergunta é totalmente apropriada aqui; caso contrário, exclua. Eu sou um estudante de graduação em economia. Para um projeto que investiga questões de seguros sociais, tenho acesso a um grande número de relatórios de casos administrativos (> 200k) que lidam com avaliações de elegibilidade. Esses …

9 machine-learning  data-mining  econometrics  text-mining  natural-language 

Estou interessado em vincular registros em dois conjuntos de dados por nome, sobrenome e ano de nascimento. Isso pode ser possível com o algoritmo EM? Em caso afirmativo, como? Considere o seguinte registro no 1º como exemplo: Carl McCarthy, 1967. Pesquisarei todos os registros no segundo conjunto de dados e …

9 machine-learning  stata  expectation-maximization  record-linkage  perl 

Eu estava lendo este livro Reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina de Bishop. Eu tive uma confusão relacionada a uma derivação do sistema dinâmico linear. No LDS, assumimos que as variáveis ​​latentes são contínuas. Se Z denota as variáveis ​​latentes e X denota as variáveis ​​observadas p(zn|zn−1)=N(zn|Azn−1,τ)p(zn|zn−1)=N(zn|Azn−1,τ)p(z_n|z_{n-1}) = N(z_n|Az_{n-1},\tau) …

9 machine-learning  linear-model  kalman-filter  pattern-recognition  graphical-model 

Como determinar a taxa de aprendizado ideal para a descida do gradiente? Estou pensando em poder ajustá-lo automaticamente se a função cost retornar um valor maior do que na iteração anterior (o algoritmo não convergirá), mas não tenho muita certeza de qual novo valor deve ser utilizado.

9 regression  machine-learning  gradient-descent 

Considere o problema de filtragem colaborativa. Temos matriz de tamanho #users * #items. se o usuário gostar do item j, se o usuário não item j ese não houver dados sobre o par (i, j). Queremos prever para futuros pares de itens e usuários.MMMMi , j= 1MEu,j=1 1M_{i,j} = 1Mi …

9 machine-learning  recommender-system  matrix-decomposition 

Configurações Muitos algoritmos operam em uma única relação ou tabela, enquanto muitos bancos de dados do mundo real armazenam informações em várias tabelas (Domingos, 2003). Pergunta Quais tipos de algoritmos aprendem bem em várias tabelas (relacionais). Em particular, estou interessado nos algoritmos aplicáveis ​​às tarefas de regressão e classificação (não …

9 regression  machine-learning  classification  dataset 

No artigo original do pLSA, o autor, Thomas Hoffman, traça um paralelo entre as estruturas de dados do pLSA e do LSA que eu gostaria de discutir com você. Fundo: Inspirando-se na Recuperação de Informação, suponha que tenhamos uma coleção de documentos e um vocabulário de termosNNND={d1,d2,....,dN}D={d1,d2,....,dN}D = \lbrace d_1, …

9 machine-learning  conditional-probability  svd  information-retrieval  lsa 

Para a tarefa de modelagem de rotatividade, eu estava considerando: Computar k clusters para os dados Crie k modelos para cada cluster individualmente. A justificativa para isso é que não há nada a provar, que a população de assinantes é homogênea; portanto, é razoável supor que o processo de geração …

9 machine-learning  clustering  data-mining  predictive-models 

Ao usar libsvm, o parâmetro é um parâmetro para a função do kernel. Seu valor padrão é configurado como γ = 1γγ\gammaγ=1number of features.γ=1number of features.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} Existe alguma orientação teórica para configurar esse parâmetro além dos métodos existentes, por exemplo, pesquisa em grade?

9 machine-learning  svm  data-mining  libsvm  kernel-trick 

Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências …

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