Estatísticas e Big Data supervised-learning

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A descida de gradiente não encontra solução para os mínimos quadrados comuns neste conjunto de dados?

Estudei regressão linear e tentei no conjunto abaixo {(x, y)}, em que x especificou a área da casa em metros quadrados e y especificou o preço em dólares. Este é o primeiro exemplo no Andrew Ng Notes . 2104.400 1600.330 2400.369 1416.232 3000.540 Eu desenvolvi um código de exemplo, mas …

12 regression least-squares gradient-descent supervised-learning

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Extração automática de palavras-chave: usando semelhanças de cosseno como recursos

Eu tenho uma matriz de termos de documentos e agora gostaria de extrair palavras-chave para cada documento com um método de aprendizado supervisionado (SVM, Naive Bayes, ...). Neste modelo, eu já uso Tf-idf, tag Pos, ...MMM Mas agora estou me perguntando sobre os próximos. Eu tenho uma matriz com as …

12 text-mining feature-construction supervised-learning cosine-distance cosine-similarity

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Teste Exato de Fisher e Distribuição Hipergeométrica

Queria entender melhor o teste exato de Fisher, então inventei o seguinte exemplo de brinquedo, em que f e m correspondem a homens e mulheres e n e y correspondem a "consumo de refrigerante" como este: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, isso é uma …

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Aprendizado supervisionado com dados incertos?

Existe uma metodologia existente para aplicar um modelo de aprendizado supervisionado a um conjunto de dados incerto? Por exemplo, digamos que temos um conjunto de dados com as classes A e B: +----------+----------+-------+-----------+ | FeatureA | FeatureB | Label | Certainty | +----------+----------+-------+-----------+ | 2 | 3 | A | …

11 machine-learning supervised-learning

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Aprendizado incremental para modelos de classificação em R

Suponha que eu tenha um classificador (pode ser um dos classificadores padrão, como árvore de decisão, floresta aleatória, regressão logística etc. etc.) para detecção de fraudes usando o código abaixo library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # A very basic classifier Say, Y is …

11 classification supervised-learning

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Técnica de Machine Learning para aprender padrões de strings

Eu tenho uma lista de palavras, pertencentes a diferentes categorias auto-definidas. Cada categoria tem seu próprio padrão (por exemplo, um possui um comprimento fixo com caracteres especiais, outro existe de caracteres que ocorrem apenas nessa categoria de "palavra", ...). Por exemplo: "ABC" -> type1 "ACC" -> type1 "a8 219" -> …

11 machine-learning classification similarities supervised-learning

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Modelos de classificação mais interpretáveis

Exceto árvores de decisão e regressão logística, que outros modelos de classificação fornecem boa interpretação? Não estou interessado na precisão ou em outros parâmetros, apenas a interpretação dos resultados é importante.

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A autocorrelação em um conjunto de dados de aprendizado supervisionado é um problema?

Imagine o seguinte problema. Tenho instantâneos semanais de dados de preços de itens K, bem como de vários recursos / preditores. Quero prever quanto o preço mudará daqui a dois anos. Eu montei meu conjunto de dados da seguinte forma: cada linha consiste em recursos para cada item de cada …

10 time-series random-forest autocorrelation supervised-learning nonlinear

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Como encontrar pesos para uma medida de dissimilaridade

Quero aprender (deduzir) os pesos dos atributos para a minha medida de dissimilaridade que posso usar para agrupar. Tenho alguns exemplos de pares de objetos que são "semelhantes" (devem estar no mesmo cluster), bem como alguns exemplos ( c i , d i ) de pares de objetos que "não …

9 clustering similarities supervised-learning semi-supervised

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Como encontrar e avaliar a discretização ideal para a variável contínua com o critério

Eu tenho um conjunto de dados com variável contínua e uma variável de destino binário (0 e 1). Preciso discretizar as variáveis contínuas (para regressão logística) com relação à variável alvo e com a restrição de que a frequência de observação em cada intervalo seja equilibrada. Tentei algoritmos de aprendizado …

9 r machine-learning chi-squared discrete-data supervised-learning

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LDA vs. perceptron

Estou tentando entender como a LDA se encaixa em outras técnicas de aprendizado supervisionado. Eu já li alguns dos posts do LDA aqui sobre o LDA. Eu já estou familiarizado com o perceptron, mas apenas aprendendo LDA agora. Como o LDA se encaixa na família de algoritmos de aprendizado supervisionado? …

9 machine-learning classification discriminant-analysis supervised-learning

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O que faz um classificador classificar incorretamente os dados? [fechadas]

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 2 anos . Poderia ser a partir dos próprios dados? Ou é porque …

9 classification supervised-learning

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A Random Forest é uma boa opção para a classificação de dados não balanceados? [fechadas]

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 3 anos . Apesar das abordagens semelhantes e outras crescentes de variabilidade de …

9 machine-learning classification data-mining supervised-learning statistical-learning

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Erro de treinamento no classificador KNN quando K = 1

Eu recebi esta pergunta em um questionário, ele perguntou qual seria o erro de treinamento para um classificador KNN quando K = 1. O que significa treinamento para um classificador KNN? Meu entendimento sobre o classificador KNN era que ele considera todo o conjunto de dados e atribui a qualquer …

8 classification supervised-learning k-nearest-neighbour

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No Modelo Computacional do TensorFlow, é possível implementar algoritmos gerais de aprendizado de máquina?

https://www.tensorflow.org/ Todos os projetos do TensorFlow que eu vi no GitHub implementam algum tipo de modelo de rede neural. Dado que o TensorFlow é uma melhoria em relação ao DAG (não é mais acíclico), eu queria saber se algumas deficiências inerentes o tornam inadequado para o modelo geral de aprendizado …

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