Preguntas etiquetadas con machine-learning

He estado trabajando en aprendizaje automático y bioinformática durante un tiempo, y hoy tuve una conversación con un colega sobre los principales problemas generales de la minería de datos. Mi colega (que es un experto en aprendizaje automático) dijo que, en su opinión, el aspecto práctico más importante del aprendizaje …

11 machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data 

Estoy haciendo una red neuronal simple usando tensorflow, con los datos que recopilé yo mismo, sin embargo, no está cooperando: PI se ha encontrado con un error que no puedo solucionar o encontrar la solución y me encantaría su ayuda. El mensaje de error: TypeError: el argumento Fetch 2861.6152 de …

11 machine-learning  python  neural-network  tensorflow 

Esta definición no se aplica del todo, ya que no siempre asumimos una distribución subyacente. Entonces, ¿qué es realmente un modelo? ¿Puede un GBM con hiperparámetros específicos considerarse un modelo? ¿Es un modelo una colección de reglas?

11 machine-learning 

Alexa de Amazon , Mix de Nuance y Wit.ai de Facebook usan un sistema similar para especificar cómo convertir un comando de texto en una intención, es decir, algo que una computadora entendería. No estoy seguro de cuál es el nombre "oficial" para esto, pero lo llamo "reconocimiento de intenciones". …

11 machine-learning  nlp 

¿Qué tipo de características tratará de extraer de la lista de palabras para predecir en el futuro, es una palabra existente o solo un desorden de caracteres? Hay una descripción de la tarea que encontré allí . Tienes que escribir un programa que pueda responder si una palabra determinada es …

11 machine-learning  nlp  text-mining  algorithms 

Soy totalmente nuevo en word2vec, así que por favor llévelo conmigo. Tengo un conjunto de archivos de texto que contienen cada uno un conjunto de tweets, entre 1000-3000. Elegí una palabra clave común ("kw1") y quiero encontrar términos semánticamente relevantes para "kw1" usando word2vec. Por ejemplo, si la palabra clave …

11 machine-learning  nlp  text-mining 

Quiero evitar el sobreajuste en un bosque aleatorio. En este sentido, tengo la intención de utilizar mtry, nodosize, maxnodes, etc. ¿Podría ayudarme a elegir valores para estos parámetros? Estoy usando R. Además, si es posible, dígame cómo puedo usar la validación cruzada k-fold para bosque aleatorio (en R).

11 machine-learning  data-mining  r  predictive-modeling  random-forest 

¿Alguien puede explicar cómo las máquinas de factorización de campo (FFM) se comparan con las máquinas de factorización estándar (FM)? Estándar: http://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf "Field Aware": http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/kaggle-2014-criteo.pdf

11 machine-learning  recommender-system 

Estoy mirando pybrain para tomar alarmas del monitor del servidor y determinar la causa raíz de un problema. Estoy contento con entrenarlo mediante el aprendizaje supervisado y curar los conjuntos de datos de capacitación. Los datos están estructurados de manera similar a esto: Servidor tipo A # 1 Alarma tipo …

11 machine-learning  neural-network 

La función base R glm()utiliza la puntuación de los pescadores para MLE, mientras que glmnetparece utilizar el método de descenso de coordenadas para resolver la misma ecuación. El descenso coordinado es más eficiente en tiempo que Fisher Scoring, ya que Fisher Scoring calcula la matriz derivada de segundo orden, además …

11 machine-learning  r  algorithms  optimization 

Permítame mostrarle un ejemplo de una hipotética aplicación de agrupación en línea: En el momento n, los puntos 1,2,3,4 se asignan al grupo azul A y los puntos b, 5,6,7 se asignan al grupo rojo B. En el momento n + 1 se introduce un nuevo punto a que se …

11 machine-learning  clustering 

Estoy tratando de resolver un conjunto de ecuaciones que tiene 40 variables independientes (x1, ..., x40) y una variable dependiente (y). El número total de ecuaciones (número de filas) es ~ 300, y quiero resolver el conjunto de 40 coeficientes que minimiza el error total de la suma del cuadrado …

11 machine-learning  regression  algorithms  genetic 

A menudo estoy construyendo un modelo (clasificación o regresión) donde tengo algunas variables predictoras que son secuencias y he estado tratando de encontrar recomendaciones técnicas para resumirlas de la mejor manera posible para su inclusión como predictores en el modelo. Como ejemplo concreto, supongamos que se está construyendo un modelo …

11 machine-learning  feature-selection  time-series 

Por lo tanto, tenemos el potencial para una aplicación de aprendizaje automático que se adapte bastante bien al dominio del problema tradicional resuelto por los clasificadores, es decir, tenemos un conjunto de atributos que describen un elemento y un "cubo" en el que terminan. Sin embargo, en lugar de crear …

11 machine-learning  classification 

Pensé que el modelo lineal generalizado (GLM) se consideraría un modelo estadístico, pero un amigo me dijo que algunos documentos lo clasifican como una técnica de aprendizaje automático. ¿Cuál es verdadero (o más preciso)? Cualquier explicación sería apreciada.

11 machine-learning  statistics  glm