Estatísticas e Big Data supervised-learning

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Desequilíbrio de classe no aprendizado de máquina supervisionado

Essa é uma pergunta em geral, não específica para nenhum método ou conjunto de dados. Como lidamos com um problema de desequilíbrio de classe no aprendizado de máquina supervisionado, em que o número de 0 é de cerca de 90% e o número de 1 é de cerca de 10% …

47 machine-learning unbalanced-classes supervised-learning

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Diferença entre GradientDescentOptimizer e AdamOptimizer (TensorFlow)?

Eu escrevi um MLP simples no TensorFlow que está modelando um XOR-Gate . Então para: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] deve produzir o seguinte: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] A rede possui uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída …

45 machine-learning neural-networks error gradient-descent supervised-learning

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Qual a diferença entre softmax_cross_entropy_with_logits e softmax_cross_entropy_with_logits_v2?

Especificamente, suponho que me pergunto sobre essa afirmação: As principais versões futuras do TensorFlow permitirão que os gradientes fluam para a entrada de etiquetas no backprop por padrão. O que é mostrado quando eu uso tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. Na mesma mensagem, exorta-me a dar uma olhada tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2. Examinei a documentação, mas apenas …

41 machine-learning supervised-learning tensorflow backpropagation

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Aplique incorporações de palavras em todo o documento, para obter um vetor de recurso

Como uso uma incorporação de palavras para mapear um documento para um vetor de recurso, adequado para uso com aprendizado supervisionado? Uma incorporação de palavra mapeia cada palavra para um vetor , onde é um número não muito grande (por exemplo, 500). Os casamentos populares de palavras incluem word2vec e …

38 classification natural-language supervised-learning word2vec word-embeddings

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Existe algum problema de aprendizado supervisionado que as redes neurais (profundas) obviamente não poderiam superar outros métodos?

Vi pessoas envidando muitos esforços no SVM e no Kernels, e elas parecem bem interessantes como iniciantes no Machine Learning. Mas se esperamos que quase sempre possamos encontrar uma solução com desempenho superior em termos de rede neural (profunda), qual é o significado de tentar outros métodos nesta era? Aqui …

33 machine-learning svm kernel-trick supervised-learning

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Aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço: princípios básicos do fluxo de trabalho

Aprendizado supervisionado 1) Um humano constrói um classificador com base na entrada e saída de dados 2) Esse classificador é treinado com um conjunto de dados de treinamento 3) Esse classificador é testado com um conjunto de dados de teste 4) Implantação se a saída for satisfatória Para ser usado …

30 machine-learning unsupervised-learning supervised-learning reinforcement-learning

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Distinguir entre dois grupos em estatística e aprendizado de máquina: teste de hipótese x classificação x agrupamento

Suponha que eu tenha dois grupos de dados, rotulados como A e B (cada um contendo, por exemplo, 200 amostras e 1 recurso), e quero saber se eles são diferentes. Eu poderia: a) realize um teste estatístico (por exemplo, teste t) para verificar se eles são estatisticamente diferentes. b) use …

29 machine-learning hypothesis-testing t-test unsupervised-learning supervised-learning

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Aprendizado não supervisionado, supervisionado e semi-supervisionado

No contexto do aprendizado de máquina, qual é a diferença entre aprendizado não supervisionado aprendizado supervisionado e aprendizagem semi-supervisionada? E quais são algumas das principais abordagens algorítmicas a serem observadas?

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Análise diária de séries temporais

Estou tentando fazer análise de séries temporais e sou novo nesse campo. Eu tenho contagem diária de um evento de 2006-2009 e quero ajustar um modelo de série temporal a ele. Aqui está o progresso que eu fiz: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) O gráfico resultante que recebo é: Para verificar …

24 r time-series seasonality multiple-seasonalities tbats hypothesis-testing beta-distribution machine-learning unsupervised-learning supervised-learning reinforcement-learning

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Como prever resultados apenas com casos positivos como treinamento?

Por uma questão de simplicidade, digamos que estou trabalhando no exemplo clássico de emails de spam / não spam. Eu tenho um conjunto de 20000 e-mails. Destas, sei que 2000 são spam, mas não tenho nenhum exemplo de email que não seja spam. Eu gostaria de prever se os 18000 …

21 machine-learning predictive-models unsupervised-learning supervised-learning semi-supervised

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Qual é a suposição múltipla na aprendizagem semi-supervisionada?

Estou tentando descobrir o que a suposição múltipla significa na aprendizagem semi-supervisionada. Alguém pode explicar de uma maneira simples? Não consigo entender a intuição por trás disso. Ele diz que seus dados estão em um coletor de baixa dimensão incorporado em um espaço de maior dimensão. Eu não entendi o …

20 machine-learning unsupervised-learning supervised-learning manifold-learning

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A aprendizagem supervisionada é um subconjunto da aprendizagem por reforço?

Parece que a definição de aprendizado supervisionado é um subconjunto de aprendizado por reforço, com um tipo específico de função de recompensa que se baseia em dados rotulados (em oposição a outras informações no ambiente). Esse é um retrato preciso?

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O que é uma Rede Neural Artificial?

À medida que nos aprofundamos na literatura das Redes Neurais , conseguimos identificar outros métodos com topologias neuromórficas (arquiteturas semelhantes à "Rede Neural"). E não estou falando do Teorema da Aproximação Universal . Exemplos são dados abaixo. Então, isso me faz pensar: qual é a definição de uma rede neural …

15 machine-learning neural-networks deep-learning unsupervised-learning supervised-learning

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Intervalos de previsão para algoritmos de aprendizado de máquina

Quero saber se o processo descrito abaixo é válido / aceitável e se existe alguma justificativa disponível. A idéia: algoritmos de aprendizado supervisionado não assumem estruturas / distribuições subjacentes sobre os dados. No final do dia, eles produzem estimativas de pontos. Espero quantificar a incerteza das estimativas de alguma forma. …

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Redução de dimensionalidade supervisionada

Eu tenho um conjunto de dados que consiste em 15 mil amostras marcadas (de 10 grupos). Quero aplicar a redução de dimensionalidade em duas dimensões, que levariam em consideração o conhecimento dos rótulos. Quando uso técnicas de redução de dimensionalidade não supervisionadas "padrão", como o PCA, o gráfico de dispersão …

13 machine-learning pca dimensionality-reduction supervised-learning discriminant-analysis

Perguntas com a marcação «supervised-learning»