Perguntas com a marcação «machine-learning»

Eu entendi que a principal diferença entre aprendizado de máquina e modelo estatístico é que, mais tarde, "assume" certo tipo de distribuição de dados e com base nesse paradigma de modelo diferente, bem como nos resultados estatísticos que obtemos (por exemplo, valores p, estatísticas F , t-stat, etc.). Mas, no …

7 machine-learning  spark-mllib 

Suponha que você tenha um conjunto de dados de detecção de objetos (por exemplo, MS COCO ou Pascal VOC) com N imagens em que k classes de objetos foram rotuladas. Você treina uma rede neural (por exemplo, Faster-RCNN ou YOLO) e mede a precisão (por exemplo, IOU@0.5). Agora você introduz …

7 machine-learning  neural-networks  object-detection  labeling 

Considere um planejamento fatorial dentro do sujeito e dentro do item, onde a variável de tratamento experimental possui dois níveis (condições). Seja m1o modelo máximo e m2o modelo sem correlações aleatórias. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) m2: y ~ condition + (1|subject) + (0 + condition|subject) + …

7 r  mixed-model  lme4-nlme  categorical-encoding  machine-learning  pandas  proportion  r  irt  distributions  conditional-probability  kernel-smoothing  r  data-visualization  r  mixed-model  sas  curve-fitting  matplotlib  data-visualization  python  matplotlib  regression  logistic  simulation  sas  jmp  logit  beta-regression  regression  maximum-likelihood  posterior 

O viés e a variação de um classificador determinam o grau em que ele pode desajustar e desajustar os dados, respectivamente. Como alguém pode determinar um classificador para ser caracterizado como alto viés ou alta variação? Estou bem claro do que é uma troca de desvios de polarização e sua …

7 machine-learning  classification  bias-variance-tradeoff 

Eu pensei que a validação cruzada K-fold consiste nas seguintes etapas. Divida os dados aleatoriamente em pedaços.KKK Encaixe em pedaços .K- 1K-1 1K-1 Prever no pedaço restante. Mantenha previsões. Repita 2-3 para todas as combinações remanescentes de dos pedaços que omitem 1 pedaço.K- 1K-1 1K-1KKK Avalie a estatística de perda …

7 machine-learning  cross-validation 

Suponha que eu tenha um texto como o abaixo, que geralmente tem 2/3 frases e 100-200 caracteres. Johny comprou leite de 50 dólares do walmart. Agora ele deixou apenas 20 dólares. Eu quero extrair Nome da pessoa: Johny Gasto: 50 dólares Dinheiro restante: 20 dólares. Passado para onde: Walmart. Passei …

7 machine-learning  deep-learning  data-mining  text-mining  rnn 

O algoritmo Apriori encontra algumas regras de implicação. Resultados semelhantes são fornecidos pelas redes bayesianas. Qual é a diferença essencial? Quais são as vantagens / desvantagens específicas? Edit: O Apriori Algorithm gera regras de atribuição como um tipo de implicação, como pode ser visualmente inspecionado na figura a seguir (tirada …

7 machine-learning  data-mining  bayesian-network  apriori 

Estou procurando um curso de aprendizado de máquina que dê a matemática por trás dos algoritmos, em vez de simplesmente ensinar como aplicá-los. Analisei o curso Udacity Into to Machine Learning e o curso de Andrew Ng sobre Coursera, e ambos parecem muito aplicados a mim. Qualquer recomendação de livros …

7 machine-learning  references 

Entendo o conceito de compensação de desvio e desvio. O viés baseado no meu entendimento representa o erro devido ao uso de um classificador simples (por exemplo: linear) para capturar um limite de decisão não linear complexo. Então, eu esperava que o estimador OLS tivesse alto viés e baixa variação. …

7 regression  machine-learning  least-squares  unbiased-estimator  blue 

Atualmente, estou estudando "Processos Gaussianos para Aprendizado de Máquina" e, no capítulo 3, eles afirmam que o posteriorp(y∗|X,y,x∗)p(y∗|X,y,x∗)p(y_*|X,\mathbf{y},\mathbf{x}_*) (eq. 3.10) e a variável latente posterior p(f∗|X,y,x∗)p(f∗|X,y,x∗)p(f_*|X,\mathbf{y},\mathbf{x}_*)(eq. 3.9) geralmente não pode ser resolvido analiticamente, devido às probabilidades sigmóides em (3.9) e à função sigmóide em (3.10). Para evitar que as pessoas …

7 machine-learning  classification  bayesian  gaussian-process 

Estou lendo Por que o Momentum Really Works , um post do novo diário de destilação. Parafraseando as principais equações que levam à parte que me confunde, o post descreve a intuição em mais detalhes. O algoritmo de descida de gradiente é dado pelo seguinte processo iterativo wk+1=wk−α∇f(wk)wk+1=wk−α∇f(wk)w^{k+1} = w^k-\alpha …

7 machine-learning  optimization  deep-learning 

Estou ciente das vantagens da validação cruzada k-fold (e deixe-o-fora), bem como das vantagens de dividir seu conjunto de treinamento para criar um terceiro conjunto de 'validação', que você usa para avaliar modele o desempenho com base nas opções de hiperparâmetros, para que você possa otimizar e ajustá-los e escolher …

7 machine-learning  cross-validation  hyperparameter  optimization 

Eu estava lendo este livro sobre aprendizado profundo de Ian e Aron. Na descrição do DBN, eles dizem que o DBN caiu em desuso e raramente é usado. Redes de crenças profundas demonstraram que arquiteturas profundas podem ser bem-sucedidas, superando as máquinas de vetores de suporte kernelizadas no conjunto de …

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Situação Estou trabalhando em um problema em que estou usando os dados do sensor para prever a falha da máquina antes que ela ocorra e preciso de alguns conselhos sobre quais métodos explorar. Especificamente, quero identificar indicações de falhas iminentes antes que elas realmente ocorram. Idealmente, isso seria com prazo …

7 machine-learning  time-series  predictive-models  prediction-interval 

Parece um problema comum, mas não consigo encontrar uma solução. Eu tenho um conjunto de observações binárias e dois modelos diferentes, cada um com previsões para cada observação. Eu quero comparar a calibração dos modelos. Existem várias abordagens para comparar a discriminação desses modelos (ou seja, consulte o roc.test no …

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