Perguntas com a marcação «pattern-recognition»

Estou estudando reconhecimento de padrões e estatística e quase todos os livros que abro sobre o assunto me deparo com o conceito de distância de Mahalanobis . Os livros dão explicações intuitivas, mas ainda não são boas o suficiente para eu realmente entender o que está acontecendo. Se alguém me …

127 normal-distribution  mathematical-statistics  distance  pattern-recognition  intuition 

Quero medir a entropia / densidade da informação / semelhança de padrão de uma matriz binária bidimensional. Deixe-me mostrar algumas fotos para esclarecimentos: Essa exibição deve ter uma entropia bastante alta: A) Isso deve ter entropia média: B) Finalmente, essas imagens devem ter entropia quase zero: C) D) E) Existe …

53 algorithms  binary-data  entropy  pattern-recognition  information 

O teste de Mantel é amplamente utilizado em estudos biológicos para examinar a correlação entre a distribuição espacial dos animais (posição no espaço) com, por exemplo, sua relação genética, taxa de agressão ou algum outro atributo. Muitos periódicos bons estão usando ( PNAS, Comportamento Animal, Ecologia Molecular ... ). Eu …

37 r  correlation  spatial  pattern-recognition 

Tenho o seguinte problema em mãos: Tenho uma lista muito longa de palavras, possivelmente nomes, sobrenomes etc. É necessário agrupar essa lista de palavras, de modo que palavras semelhantes, por exemplo palavras com distância de edição semelhante (Levenshtein), apareçam no mesmo cluster. Por exemplo, "algoritmo" e "alogritmo" devem ter grandes …

31 clustering  k-means  pattern-recognition 

Alguém pode me dizer a diferença entre os kernels no SVM: Linear Polinomial Gaussiano (RBF) Sigmoid Porque, como sabemos, o kernel é usado para mapear nosso espaço de entrada no espaço de recursos de alta dimensionalidade. E nesse espaço de recursos, encontramos o limite linearmente separável. Quando eles são usados …

26 machine-learning  svm  pattern-recognition  kernel-trick 

Estou tentando entender as diferenças entre os métodos de redução de dimensionalidade linear (por exemplo, PCA) e os não lineares (por exemplo, Isomap). Não consigo entender direito o que a (não) linearidade implica nesse contexto. Eu li na Wikipedia que Por comparação, se o PCA (um algoritmo de redução de …

24 pca  terminology  dimensionality-reduction  pattern-recognition  manifold-learning 

Ao aprender a rede neural convolucional, tenho perguntas sobre a figura a seguir. 1) C1 na camada 1 possui 6 mapas de características, isso significa que existem seis núcleos convolucionais? Cada kernel convolucional é usado para gerar um mapa de recursos com base na entrada. 2) S1 na camada 2 …

16 machine-learning  neural-networks  deep-learning  pattern-recognition  conv-neural-network 

Existem vídeos ou outros livros / notas que alguém já encontrou que seguem o reconhecimento de padrões e o aprendizado de máquina de Chris Bishop? Comprei este livro para aprender Machine Learning e estou tendo alguns problemas para resolvê-lo.

15 machine-learning  references  pattern-recognition 

A estrutura desta questão é a seguinte: a princípio, forneço o conceito de aprendizagem por conjuntos , além de fornecer uma lista de tarefas de reconhecimento de padrões , depois apresento exemplos de algoritmos de aprendizagem por conjuntos e, finalmente, apresento minha pergunta. Aqueles que não precisam de todas as …

14 machine-learning  neural-networks  pattern-recognition  ensemble  ocr 

Desenvolvi um sistema de prova de conceito para reconhecimento de som usando modelos mfcc e markov oculto. Dá resultados promissores quando testo o sistema em sons conhecidos. Embora o sistema, quando um som desconhecido seja inserido, retorne o resultado com a correspondência mais próxima e a pontuação não seja tão …

14 machine-learning  hidden-markov-model  pattern-recognition 

Considere estas duas imagens em escala de cinza: A primeira imagem mostra um padrão sinuoso de rio. A segunda imagem mostra ruído aleatório. Estou procurando uma medida estatística que possa ser usada para determinar se é provável que uma imagem mostre um padrão de rio. A imagem do rio tem …

14 variance  spatial  pattern-recognition 

A Wikipedia está errada ... ou eu não entendo? Wikipedia: Os quadrados branco e preto ("padrão de xadrez") estão perfeitamente dispersos, então o de Moran seria -1. Se os quadrados brancos fossem empilhados na metade do tabuleiro e os quadrados pretos na outra, o de Moran estaria perto de +1. …

12 r  autocorrelation  spatial  pattern-recognition 

Baseado apenas no padrão temporal dos cliques do mouse (uma lista dos tempos de clique ), é possível prever a atividade do usuário do computador?[ t1 1, t2, t3, ... ][t1,t2,t3,…][t_1,t_2,t_3,\ldots] Por exemplo, fora de: trabalhar vs passar tempo no Facebook vs assistir fotos vs jogar um jogo de computador. …

10 time-series  signal-processing  pattern-recognition 

Como você interpreta uma curva de sobrevivência a partir do modelo de risco proporcional cox? Neste exemplo de brinquedo, suponha que tenhamos um modelo de risco proporcional ao cox na agevariável dos kidneydados e gere a curva de sobrevivência. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Por exemplo, …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear 

Revisei um documento baseado em aplicativos dizendo que aplicando o PCA antes de aplicar o ICA (usando o pacote fastICA). Minha pergunta é: o ICA (fastICA) exige que o PCA seja executado primeiro? Este artigo mencionou que ... também é discutido que a pré-aplicação do PCA aprimora o desempenho da …

9 pca  dimensionality-reduction  pattern-recognition  ica