Perguntas com a marcação «machine-learning»

Estou usando o classificador ingênuo de bayes para classificar entre dois grupos de dados. Um grupo de dados é muito maior que o outro (acima de 4 vezes). Estou usando a probabilidade anterior de cada grupo no classificador. O problema é que o resultado obtido tem 0% de taxa positiva …

8 machine-learning  naive-bayes  unbalanced-classes 

Estou trabalhando em um projeto de aprendizado de máquina em que estou tentando ajustar uma curva nos dados. Infelizmente, a data possui um vetor de característica um pouco alto. Portanto, não posso plotá-los em um espaço 2D ou 3D para adivinhar como é a forma dos dados. Portanto, além do …

8 machine-learning  mathematical-statistics  optimization 

Isso segue uma pergunta anterior. aqui : Modelo de rede neural para prever o resultado do tratamento e pode ser considerado para se referir a um aspecto diferente desta pergunta: Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina em estudos clínicos de pequenas amostras Obrigado a Zach, que sugeriu a publicação. …

8 machine-learning  medicine 

Eu estou usando regressão logística para prever y dado x1 e x2: z = B0 + B1 * x1 + B2 * x2 y = e^z / (e^z + 1) Como a regressão logística deve lidar com casos em que minhas variáveis ​​têm escalas muito diferentes? As pessoas constroem modelos …

8 machine-learning  logistic  normalization  standardization 

Eu estou querendo saber se existem algoritmos (talvez algoritmos genéticos) em R para construção de recursos (derivados de preditores candidatos de preditores existentes)? Estou pensando em uma rotina para testar potências, interações, proporções e combinações lineares de ordem superior e funções não lineares de variáveis ​​existentes (sin, cos, atan etc.). …

8 r  machine-learning  feature-construction  genetic-algorithms 

Para dados de imagem e tabulares, muitas pessoas transformam os dados distorcidos em dados normalmente distribuídos durante o pré-processamento. O que a distribuição normal significa no aprendizado de máquina? É uma suposição essencial de algoritmos de aprendizado de máquina? Até os dados da imagem, vi transformação quantil, que transforma todos …

8 machine-learning  normal-distribution  data-preprocessing 

Eu estou familiarizado com a validação cruzada "regular", mas agora quero fazer previsões de séries temporais enquanto estiver usando a validação cruzada com uma função de regressão linear simples. Escrevo um exemplo simples, para ajudar a esclarecer minhas duas perguntas: uma sobre a divisão trem / teste, uma pergunta sobre …

8 machine-learning  time-series  forecasting  cross-validation  lags 

Costumo enfrentar a questão de ter que escolher um número de clusters. A partição que acabo escolhendo é mais frequentemente baseada em preocupações visuais e teóricas do que em critérios de qualidade. Eu tenho duas perguntas principais. O primeiro diz respeito à idéia geral de qualidade dos clusters. Pelo que …

8 r  machine-learning  classification  clustering  hierarchical-clustering 

Estou um pouco preocupado e confuso com a ideia de como a técnica de parada precoce é definida. Se você der uma olhada na Wikipedia , ela será definida da seguinte forma: Divida os dados de treinamento em um conjunto de treinamento e um conjunto de validação, por exemplo, na …

8 machine-learning  neural-networks  cross-validation  hyperparameter 

No meu entendimento, a econometria estima correlações parciais ( ceteris paribus ) com o objetivo de estimar principalmente as relações causais . Para isso, normalmente usa todo o conjunto de dados disponível. A economometria pode ser paramétrica e não paramétrica. Enquanto isso, o aprendizado de máquina não está interessado em …

8 machine-learning  econometrics 

Estou tendo dificuldade em encontrar alguma explicação sobre o motivo pelo qual o Q-learning padrão tende a superestimar os valores q (que são abordados usando o Q-learning duplo). As únicas fontes que encontrei não explicam exatamente por que essa superestimação ocorre. Por exemplo, o artigo da Wikipedia sobre Q-learning diz: …

8 machine-learning  reinforcement-learning 

Fiquei me perguntando por que as pessoas usam processos gaussianos (GP) para modelar uma função desconhecida (às vezes determinística). Por exemplo, considere uma função desconhecida . Temos três observações independentes dessa função: y=f(x)y=f(x)y=f(x)(x1,y1);(x2,y2);(x3,y3)(x1,y1);(x2,y2);(x3,y3)\big(x_1,y_1); \big(x_2,y_2); \big(x_3,y_3) Para aprender a função subjacente, o GP é uma técnica não paramétrica comum que trata …

8 machine-learning  correlation  covariance  gaussian-process 

Eu costumava treinar meu modelo na minha máquina local, onde a memória é suficiente apenas para 10 exemplos por lote. No entanto, quando eu migrei meu modelo para a AWS e usei uma GPU maior (Tesla K80), eu poderia acomodar um tamanho de lote de 32. No entanto, todos os …

8 machine-learning  deep-learning  computer-vision 

No artigo da rede neural totalmente convolucional , os autores mencionam tanto o treinamento inteligente quanto o treinamento totalmente convolucional. Meu entendimento para a construção do conjunto de treinamento é o seguinte: Dada uma M*Mimagem, extraia as sub-imagens com N*N, where ( N<M). As sub-imagens selecionadas são sobrepostas com outras. …

8 machine-learning  deep-learning  data-mining  conv-neural-network  computer-vision 

Eu sou novo no aprendizado profundo e estou tentando calcular a derivada da seguinte função em relação à matriz :ww\mathbf w p(a)=ew⊤axΣdew⊤dxp(a)=ewa⊤xΣdewd⊤xp(a) = \frac{e^{w_a^\top x}}{\Sigma_{d} e^{w_d^\top x}} Usando a regra do quociente, recebo: ∂p(a)∂w=xew⊤axΣdew⊤dx−ew⊤axΣdxew⊤dx[Σdew⊤dx]2=0∂p(a)∂w=xewa⊤xΣdewd⊤x−ewa⊤xΣdxewd⊤x[Σdewd⊤x]2=0\frac{\partial p(a)}{\partial w} = \frac{xe^{w_a^\top x}\Sigma_{d} e^{w_d^\top x} - e^{w_a^\top x}\Sigma_{d} xe^{w_d^\top x}}{[\Sigma_{d} e^{w_d^\top x}]^2} = 0 …

8 machine-learning  self-study  neural-networks  derivative  softmax