Perguntas com a marcação «machine-learning»

Encontrei a unidade linear retificada (ReLU) elogiada em vários locais como uma solução para o problema do gradiente de fuga para redes neurais. Ou seja, usa-se max (0, x) como função de ativação. Quando a ativação é positiva, é óbvio que isso é melhor do que, digamos, a função de …

40 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent 

Venho brincando com florestas aleatórias para regressão e estou tendo dificuldade em descobrir exatamente o que as duas medidas de importância significam e como elas devem ser interpretadas. A importance()função fornece dois valores para cada variável: %IncMSEe IncNodePurity. Existem interpretações simples para esses 2 valores? Em IncNodePurityparticular, isso é simplesmente …

40 r  machine-learning  random-forest  importance 

Estou tentando prever o resultado de um sistema complexo usando redes neurais (RNAs). Os valores do resultado (dependentes) variam entre 0 e 10.000. As diferentes variáveis ​​de entrada têm intervalos diferentes. Todas as variáveis ​​têm distribuições aproximadamente normais. Considero diferentes opções para dimensionar os dados antes do treinamento. Uma opção …

40 machine-learning  neural-networks  multidimensional-scaling 

Entendi que Floresta Aleatória e Árvores Extremamente Aleatórias diferem no sentido de que as divisões das árvores na Floresta Aleatória são determinísticas, enquanto que são aleatórias no caso de Árvores Extremamente Aleatórias (para ser mais preciso, a próxima divisão é a melhor divisão entre divisões uniformes aleatórias nas variáveis ​​selecionadas …

40 machine-learning  correlation  references  random-forest 

Estou tentando entender qual é a semelhança entre Alocação de Dirichlet Latente e word2vec para calcular a similaridade de palavras. Pelo que entendi, o LDA mapeia palavras para um vetor de probabilidades de tópicos latentes , enquanto o word2vec as mapeia para um vetor de números reais (relacionado à decomposição …

39 machine-learning  self-study  natural-language  latent-variable  word2vec 

Estou obtendo uma precisão de 100% para minha árvore de decisão. O que estou fazendo errado? Este é o meu código: import pandas as pd import json import numpy as np import sklearn import matplotlib.pyplot as plt data = np.loadtxt("/Users/Nadjla/Downloads/allInteractionsnum.csv", delimiter=',') x = data[0:14] y = data[-1] from sklearn.cross_validation import …

38 machine-learning  python  cart  accuracy 

Estou procurando um artigo que possa ajudar a fornecer diretrizes sobre como escolher os hiperparâmetros de uma arquitetura profunda, como auto-codificadores empilhados ou redes de crenças profundas. Existem muitos hiperparâmetros e estou muito confuso sobre como escolhê-los. O uso da validação cruzada também não é uma opção, pois o treinamento …

38 machine-learning  deep-learning  deep-belief-networks  hyperparameter 

Qual é a diferença entre aprendizado offline e online ? É apenas uma questão de aprender sobre todo o conjunto de dados (offline) versus aprender de forma incremental (uma instância de cada vez)? Quais são os exemplos de algoritmos usados ​​em ambos?

38 machine-learning  online 

Não tenho experiência em visão computacional, mas quando leio alguns artigos e artigos relacionados a processamento de imagens e redes neurais convolucionais, enfrento constantemente o termo translation invariance, ou translation invariant. Ou eu li muito que a operação de convolução fornece translation invariance? !! O que isto significa? Eu mesmo …

38 machine-learning  conv-neural-network  convolution  computer-vision 

Até onde eu sei, ao adotar a descida do gradiente estocástico como algoritmo de aprendizado, alguém usa 'época' para o conjunto de dados completo e 'lote' para dados usados ​​em uma única etapa de atualização, enquanto outro usa 'lote' e 'minibatch' respectivamente, e os outros usam 'época' e 'minibatch'. Isso …

38 machine-learning 

TL, DR: Parece que, ao contrário do conselho muitas vezes repetida, leave-one-out validação cruzada (LOO-CV) - isto é,CV fold com(o número de dobras) igual a(o número das observações de treinamento) - produz estimativas do erro de generalização que é a menor variável para qualquer, não a mais variável, assumindo uma …

37 regression  machine-learning  variance  cross-validation  predictive-models 

Estou trabalhando em um conjunto de dados com mais de 200.000 amostras e aproximadamente 50 recursos por amostra: 10 variáveis ​​contínuas e as outras ~ 40 são variáveis ​​categóricas (países, idiomas, campos científicos etc.). Para essas variáveis ​​categóricas, você tem, por exemplo, 150 países diferentes, 50 idiomas, 50 campos científicos, …

37 machine-learning  classification  categorical-data  random-forest  many-categories 

Estou começando a querer aprimorar minhas próprias habilidades e sempre fui fascinado pelo aprendizado de máquina. No entanto, seis anos atrás, em vez de prosseguir com isso, decidi tomar um diploma completamente não relacionado à ciência da computação. Desenvolvo software e aplicativos há cerca de 8 a 10 anos, por …

37 machine-learning  references  mathematical-statistics 

Eu tenho um curso de Aprendizado de Máquina neste semestre e o professor nos pediu para encontrar um problema do mundo real e resolvê-lo por um dos métodos de aprendizado de máquina introduzidos na classe, como: Árvores de decisão Redes neurais artificiais Máquinas de vetores de suporte Aprendizagem baseada em …

37 machine-learning 

Na página 223 em Introdução ao aprendizado estatístico , os autores resumem as diferenças entre regressão de cordilheira e laço. Eles fornecem um exemplo (Figura 6.9) de quando "o laço tende a superar a regressão da crista em termos de viés, variância e MSE". Entendo por que o laço pode …

37 machine-learning  prediction  lasso  regularization  ridge-regression