Preguntas etiquetadas con pattern-recognition

Estoy estudiando el reconocimiento de patrones y las estadísticas y casi todos los libros que abro sobre el tema me encuentro con el concepto de distancia de Mahalanobis . Los libros dan una especie de explicaciones intuitivas, pero aún no son lo suficientemente buenas para que yo realmente entienda lo …

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

Quiero medir la entropía / densidad de información / similitud de patrón de una matriz binaria bidimensional. Déjame mostrarte algunas fotos para aclarar: Esta pantalla debería tener una entropía bastante alta: UNA) Esto debería tener una entropía media: SI) Estas imágenes, finalmente, deberían tener una entropía cercana a cero: C) …

53 algorithms  binary-data  entropy  pattern-recognition  information 

La prueba de Mantel se usa ampliamente en estudios biológicos para examinar la correlación entre la distribución espacial de los animales (posición en el espacio) con, por ejemplo, su relación genética, tasa de agresión o algún otro atributo. Muchas buenas revistas lo están utilizando ( PNAS, Animal Behavior, Molecular Ecology …

37 r  correlation  spatial  pattern-recognition 

Tengo a mano el siguiente problema: tengo una lista muy larga de palabras, posiblemente nombres, apellidos, etc. Necesito agrupar esta lista de palabras, de modo que palabras similares, por ejemplo palabras con una distancia de edición similar (Levenshtein) aparezcan en el mismo grupo Por ejemplo, "algoritmo" y "alogritmo" deberían tener …

31 clustering  k-means  pattern-recognition 

¿Puede alguien decirme la diferencia entre los núcleos en SVM: Lineal Polinomio Gaussiano (RBF) Sigmoideo Porque, como sabemos, ese kernel se utiliza para asignar nuestro espacio de entrada al espacio de características de alta dimensionalidad. Y en ese espacio de características, encontramos el límite linealmente separable. ¿Cuándo se usan (bajo …

27 machine-learning  svm  pattern-recognition  kernel-trick 

Estoy tratando de entender las diferencias entre los métodos de reducción de dimensionalidad lineal (por ejemplo, PCA) y los no lineales (por ejemplo, Isomap). No puedo entender lo que implica la (no) linealidad en este contexto. Leí de Wikipedia que En comparación, si se utiliza PCA (un algoritmo de reducción …

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

Al aprender la red neuronal convolucional, tengo preguntas sobre la siguiente figura. 1) C1 en la capa 1 tiene 6 mapas de características, ¿eso significa que hay seis núcleos convolucionales? Cada núcleo convolucional se utiliza para generar un mapa de características basado en la entrada. 2) S1 en la capa …

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

¿Hay videos u otros libros / notas que alguien haya encontrado que sigan al Reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático de Chris Bishop? Compré este libro para aprender Machine Learning y tengo problemas para leerlo.

16 machine-learning  references  pattern-recognition 

La estructura de esta pregunta es la siguiente: al principio, proporciono el concepto de aprendizaje en conjunto , luego proporciono una lista de tareas de reconocimiento de patrones , luego doy ejemplos de algoritmos de aprendizaje en conjunto y, finalmente, presento mi pregunta. Aquellos que no necesitan toda la información …

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

He desarrollado un sistema de prueba de concepto para el reconocimiento de sonido utilizando mfcc y modelos ocultos de markov. Da resultados prometedores cuando pruebo el sistema en sonidos conocidos. Aunque el sistema, cuando se ingresa un sonido desconocido, devuelve el resultado con la coincidencia más cercana y el puntaje …

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

Considere estas dos imágenes en escala de grises: La primera imagen muestra un patrón de río serpenteante. La segunda imagen muestra ruido aleatorio. Estoy buscando una medida estadística que pueda usar para determinar si es probable que una imagen muestre un patrón de río. La imagen del río tiene dos …

14 variance  spatial  pattern-recognition 

¿Wikipedia está mal ... o no lo entiendo? Wikipedia: Los cuadrados blanco y negro ("patrón de ajedrez") están perfectamente dispersos, por lo que el de Moran sería −1. Si los cuadrados blancos se apilaran en la mitad del tablero y los cuadrados negros en la otra, el de Moran estaría …

12 r  autocorrelation  spatial  pattern-recognition 

Basado únicamente en el patrón temporal de clics del mouse (una lista de tiempos de clics ), ¿es posible predecir la actividad del usuario de la computadora?[ t1, t2, t3, ... ][t1,t2,t3,…][t_1,t_2,t_3,\ldots] Por ejemplo, fuera de: trabajar vs pasar tiempo en Facebook vs mirar fotos vs jugar un juego de …

10 time-series  signal-processing  pattern-recognition 

¿Cómo interpreta una curva de supervivencia del modelo de riesgo proporcional de Cox? En este ejemplo de juguete, supongamos que tenemos un modelo de riesgo proporcional de Cox ageen kidneydatos variables y generamos la curva de supervivencia. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Por ejemplo, en el …

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 

Revisé un documento basado en la solicitud que decía que aplicar PCA antes de aplicar ICA (usando el paquete fastICA). Mi pregunta es, ¿ICA (fastICA) requiere que PCA se ejecute primero? Este artículo menciona que ... también se argumenta que la aplicación previa de PCA mejora el rendimiento de ICA …

9 pca  dimensionality-reduction  pattern-recognition  ica