Perguntas com a marcação «machine-learning»

Deixe uma função que, dada alguma hipótese retorne o erro de generalização para esse fixo .E( H )E(h)\mathcal{E(h)}hhhhhh Eu estava lendo algumas notas sobre seleção de modelo e erro de generalização e dizia: "Se tivéssemos acesso a , também não haveria problema de seleção de modelos. Simplesmente selecionaríamos os largas …

8 machine-learning  model 

Eu tenho um conjunto de dados que é estritamente binário. o conjunto de valores de cada variável está no domínio: true, false. a propriedade "especial" desse conjunto de dados é que a maioria esmagadora dos valores é "falsa". Eu já usei um algoritmo de aprendizado de rede bayesiana para aprender …

8 machine-learning  classification  svm  random-forest  bayesian-network 

Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis ​​(id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly spendé a …

8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 

Estou usando dois perceptrons de múltiplas camadas de feedforward de múltiplas camadas (MLPs). Com os mesmos dados de entrada (14 neurônios de entrada), faço uma classificação (verdadeiro / falso) e uma regressão (se verdadeiro, "quanto") ¹. Até agora, usei preguiçosamente o Matlabs patternnet e fitnet , respectivamente. Preguiçosamente, porque não …

8 regression  machine-learning  backpropagation 

Entendo como a melhor divisão é escolhida para floresta aleatória para preditores numéricos (recursos). Os preditores numéricos são classificados para cada valor calculado como impureza ou entropia de Gini e é escolhido um limite que fornece a melhor divisão. Mas qual a melhor divisão escolhida para o preditor categórico, pois …

8 machine-learning  random-forest 

A natureza discreta do DP o torna inadequado para aplicações gerais em não paramétricos bayesianos, mas é adequado para o problema de colocar anteriores nos componentes da mistura na modelagem de mistura. Esta citação é de Hierarchical Dirichlet Processes (Teh, et al, (2006) [ 1]. ) e eu estava procurando …

8 machine-learning  mcmc  dirichlet-process 

Estou trabalhando com o código de floresta aleatória de Breiman ( http://stat-www.berkeley.edu/users/breiman/RandomForests/cc_manual.htm#c2 ) para classificação de dados de satélite (aprendizado supervisionado). Estou usando um conjunto de dados de treinamento e teste com tamanho de amostra de 2000 e tamanho variável 10. Os dados são classificados em duas classes, A e …

8 machine-learning  classification  random-forest 

Notei que a tarefa de regressão no aprendizado de máquina está de alguma forma relacionada à solução de equações diferenciais aproximadamente - ambas estão tentando aproximar funções desconhecidas. Então, minha pergunta é: ML pode de alguma forma ser útil na resolução de equações diferenciais? Agradeço antecipadamente.

8 machine-learning 

Eu sou novo no aprendizado de máquina e tento usar o scikit-learn (sklearn) para lidar com um problema de classificação. O DecisionTree e o SVM podem treinar um classificador para esse problema. Uso sklearn.ensemble.RandomForestClassifiere sklearn.svm.SVCajusto os mesmos dados de treinamento (cerca de 500.000 entradas com 50 recursos por entrada). O …

8 machine-learning  classification  svm  scikit-learn 

Sou um grande fã de futebol e também estou interessado em aprendizado de máquina. Como projeto para o meu curso de ML, estou tentando criar um modelo que preveja a chance de ganhar para o time da casa, dados os nomes do time em casa e fora. (Eu consulto meu …

8 regression  machine-learning  predictive-models  neural-networks 

Antecedentes do problema: Como parte da minha pesquisa, escrevi dois algoritmos que podem selecionar um conjunto de recursos de um conjunto de dados (dados de expressão gênica de pacientes com câncer). Esses recursos são então testados para ver quão bem eles podem classificar uma amostra invisível como câncer ou não-câncer. …

8 machine-learning  statistical-significance  computational-statistics  standardization  genetic-algorithms 

Os métodos de aprendizado múltiplo do kernel visam construir um modelo de kernel em que o kernel é uma combinação linear de kernels de base fixa. O aprendizado do kernel consiste em aprender os coeficientes de ponderação de cada kernel base, em vez de otimizar os parâmetros do kernel de …

8 machine-learning  svm  kernel-trick 

Alguém tem um breve exemplo educacional rápido de como usar redes neurais ( nnetem R, por exemplo) para fins de previsão? Aqui está um exemplo, em R, de uma série temporal T <- seq(0,20,length=200) Y <- 1 + 3*cos(4*T+2) +.2*T^2 + rnorm(200) plot(T,Y,type="l") Este é apenas um exemplo, mas o …

8 r  time-series  machine-learning  neural-networks  nnet 

Sei que este é principalmente um site de estatísticas; portanto, se eu estiver fora do tópico, me redirecione. Eu tenho um sistema com bombas que às vezes quebram e precisam ser substituídas. Eu gostaria de poder prever as falhas e, assim, dar um aviso prévio às pessoas que substituem as …

8 time-series  machine-learning  data-transformation 

Eu tenho um conjunto de dados de um pacote de palavras. Escolho aleatoriamente alguns pontos e os uso para testes e os outros são usados ​​para treinamento. case (1) Apenas pego cada ponto de dados do conjunto de teste e o classifico como tendo o mesmo rótulo de classe que …

8 machine-learning  classification