Preguntas etiquetadas con machine-learning

Encontré esto confuso cuando uso la caja de herramientas de red neuronal en Matlab. Dividió el conjunto de datos sin procesar en tres partes: conjunto de entrenamiento conjunto de validación equipo de prueba Noto que en muchos algoritmos de entrenamiento o aprendizaje, los datos a menudo se dividen en 2 …

431 machine-learning  validation 

El año pasado, leí una publicación de blog de Brendan O'Connor titulada "Estadísticas vs. Aprendizaje automático, ¡lucha!" eso discutió algunas de las diferencias entre los dos campos. Andrew Gelman respondió favorablemente a esto : Simon Blomberg: Del paquete de fortunas de R: Parafraseando provocativamente, "el aprendizaje automático es estadística menos …

420 machine-learning  pac-learning 

K-means es un método ampliamente utilizado en el análisis de conglomerados. Según tengo entendido, este método NO requiere NINGUNA suposición, es decir, dame un conjunto de datos y un número predeterminado de clústeres, k, y simplemente aplico este algoritmo que minimiza la suma de los errores al cuadrado (SSE), dentro …

365 machine-learning  clustering  data-mining  k-means 

¿Cuáles son las similitudes y diferencias entre estos 3 métodos: Harpillera, Impulso ¿Apilado? Cuál es el mejor? ¿Y por qué? ¿Me puede dar un ejemplo para cada uno?

245 machine-learning  boosting  ensemble  bagging  model-averaging 

Leí que "la distancia euclidiana no es una buena distancia en grandes dimensiones". Supongo que esta afirmación tiene algo que ver con la maldición de la dimensionalidad, pero ¿qué es exactamente? Además, ¿qué son las "altas dimensiones"? He estado aplicando agrupamiento jerárquico usando la distancia euclidiana con 100 características. ¿Hasta …

241 machine-learning  clustering  distance-functions  metric  high-dimensional 

¿Cuál es la diferencia entre minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático e inteligencia artificial? ¿Sería exacto decir que son 4 campos que intentan resolver problemas muy similares pero con enfoques diferentes? ¿Qué tienen exactamente en común y en qué difieren? Si hay algún tipo de jerarquía entre ellos, ¿cuál sería? …

208 machine-learning  data-mining 

Imagine un escenario estándar de aprendizaje automático: Te enfrentas a un gran conjunto de datos multivariado y tienes una comprensión bastante borrosa. Lo que debe hacer es hacer predicciones sobre alguna variable basada en lo que tiene. Como de costumbre, limpia los datos, mira estadísticas descriptivas, ejecuta algunos modelos, los …

207 machine-learning  forecasting  modeling  model-selection  forecastability 

Estoy seguro de que muchas personas responderán con enlaces para 'déjame buscar eso en Google', así que quiero decir que he tratado de resolver esto, así que perdona mi falta de comprensión aquí, pero no puedo entender cómo La implementación práctica de una red neuronal realmente funciona. Entiendo la capa …

187 machine-learning  neural-networks  nonlinear-regression 

Últimamente me he dado cuenta de que muchas personas están desarrollando equivalentes de tensor de muchos métodos (factorización de tensor, núcleos de tensor, tensores para modelar temas, etc.) Me pregunto, ¿por qué el mundo de repente está fascinado con los tensores? ¿Hay documentos recientes / resultados estándar que sean particularmente …

171 machine-learning  references  matrix  linear-algebra  tensor 

Entiendo las diferencias formales entre ellos, lo que quiero saber es cuándo es más relevante usar uno frente al otro. ¿Proporcionan siempre información complementaria sobre el rendimiento de un determinado sistema de clasificación / detección? ¿Cuándo es razonable proporcionarlos a ambos, por ejemplo, en un documento? en lugar de solo …

159 machine-learning  roc  precision-recall 

Sé que generativo significa "basado en " y discriminativo significa "basado en ", pero estoy confundido en varios puntos:P(x,y)P(x,y)P(x,y)P(y|x)P(y|x)P(y|x) Wikipedia (+ muchos otros éxitos en la web) clasifican cosas como SVM y árboles de decisión como discriminatorias. Pero estos ni siquiera tienen interpretaciones probabilísticas. ¿Qué significa discriminativo aquí? ¿Discriminativo acaba …

154 machine-learning  generative-models 

El estado del arte de la no linealidad es utilizar unidades lineales rectificadas (ReLU) en lugar de la función sigmoidea en la red neuronal profunda. ¿Cuáles son las ventajas? Sé que entrenar una red cuando se usa ReLU sería más rápido, y tiene más inspiración biológica, ¿cuáles son las otras …

141 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

¿Es siempre una buena idea entrenar con el conjunto de datos completo después de la validación cruzada ? Dicho de otra manera, ¿está bien entrenar con todas las muestras en mi conjunto de datos y no poder verificar si este ajuste en particular se sobreajusta ? Algunos antecedentes sobre el …

140 machine-learning  cross-validation  model-selection 

He estado usando el -fold validación cruzada varias veces para evaluar el rendimiento de algunos algoritmos de aprendizaje, pero siempre he estado intrigados por la forma en que debería elegir el valor de .KKKKKKK A menudo he visto y usado un valor de , pero esto me parece totalmente arbitrario, …

136 machine-learning  classification  cross-validation 

Actualmente estoy usando un SVM con un núcleo lineal para clasificar mis datos. No hay error en el conjunto de entrenamiento. Intenté varios valores para el parámetro ( 10 - 5 , … , 10 2 ). Esto no cambió el error en el conjunto de prueba.CCC10- 5, ... , …

134 machine-learning  svm  libsvm