Preguntas etiquetadas con machine-learning

Estaba leyendo el documento ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks y en la sección 3, donde explicaron la arquitectura de su red neuronal convolucional, explicaron cómo preferían usar: no linealidad no saturanteF( x ) = m a x ( 0 , x ) .F(X)=metrounaX(0 0,X).f(x) = max(0, x). porque …

30 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network 

Tuve un curso en línea, donde aprendí, que las clases desequilibradas en los datos de entrenamiento podrían ocasionar problemas, porque los algoritmos de clasificación siguen la regla de la mayoría, ya que da buenos resultados si el desequilibrio es demasiado. En una tarea, uno tenía que equilibrar los datos submuestreando …

29 machine-learning  classification  unbalanced-classes 

Explicaré mi problema con un ejemplo. Suponga que desea predecir el ingreso de un individuo dados algunos atributos: {Edad, Sexo, País, Región, Ciudad}. Tienes un conjunto de datos de entrenamiento como este train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Suponga que tengo dos grupos de datos, etiquetados A y B (cada uno con, por ejemplo, 200 muestras y 1 función), y quiero saber si son diferentes. Yo podría: a) realice una prueba estadística (p. ej., prueba t) para ver si son estadísticamente diferentes. b) utilizar aprendizaje automático supervisado (por …

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

¿Por qué se usan los nodos de sesgo en las redes neuronales? ¿Cuántos deberías usar? ¿En qué capas debe usarlas: todas las capas ocultas y la capa de salida?

29 machine-learning  neural-networks  bias-node 

Cada dimensión de mis características tiene un rango de valores diferente. Quiero saber si es esencial normalizar este conjunto de datos.

29 machine-learning  svm  random-forest  normalization 

Estoy un poco confundido con la diferencia entre un SVM y un perceptrón. Permítanme tratar de resumir mi comprensión aquí, y siéntanse libres de corregir dónde estoy equivocado y completar lo que me he perdido. El Perceptron no intenta optimizar la separación "distancia". Mientras encuentre un hiperplano que separe los …

29 machine-learning  svm  kernel-trick 

¿Cuál es la selección de variables / características que prefiere para la clasificación binaria cuando hay muchas más variables / características que observaciones en el conjunto de aprendizaje? El objetivo aquí es discutir cuál es el procedimiento de selección de características que reduce mejor el error de clasificación. Podemos corregir …

29 machine-learning  classification  multiple-comparisons  multivariate-analysis  feature-selection 

Estoy tratando de usar scikit-learn para la regresión polinómica. Por lo que leí, la regresión polinómica es un caso especial de regresión lineal. Esperaba que tal vez uno de los modelos lineales generalizados de scikit pueda parametrizarse para ajustarse a polinomios de orden superior, pero no veo ninguna opción para …

29 regression  machine-learning  large-data  polynomial  scikit-learn 

He estado haciendo una competencia de aprendizaje automático en la que usan RMSLE (error logarítmico medio cuadrático medio) para evaluar el rendimiento que predice el precio de venta de una categoría de equipo. El problema es que no estoy seguro de cómo interpretar el éxito de mi resultado final. Por …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

Basado en la precisión de clasificación estimada, quiero probar si un clasificador es estadísticamente mejor en un conjunto base que otro clasificador. Para cada clasificador, selecciono una muestra de entrenamiento y prueba al azar del conjunto base, entreno el modelo y pruebo el modelo. Hago esto diez veces para cada …

29 machine-learning  classification  t-test 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque aleatorio validado cruzado sobre un conjunto de datos. La …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Tengo a continuación un ejemplo que extraje de la documentación de sklearn.metrics.classification_report de sklearn. Lo que no entiendo es por qué hay valores de puntaje f1, precisión y recuperación para cada clase donde creo que la clase es la etiqueta del predictor. Pensé que el puntaje f1 te dice la …

29 machine-learning  python  scikit-learn  precision-recall 

Tengo una pregunta sobre el proceso de validación cruzada. Estoy en medio de un curso de Machine Learning en Cursera. Uno de los temas es sobre la validación cruzada. Me resultó un poco difícil de seguir. Sé por qué necesitamos CV porque queremos que nuestros modelos funcionen bien en datos …

29 machine-learning  cross-validation 

Tengo dos clasificadores A: ingenua red bayesiana B: árbol (conectado individualmente) red bayesiana En términos de precisión y otras medidas, A funciona comparativamente peor que B. Sin embargo, cuando uso los paquetes R ROCR y AUC para realizar el análisis ROC, resulta que el AUC para A es más alto …

29 machine-learning  classification  roc  auc  bayesian-network