Preguntas etiquetadas con machine-learning

¿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 

La validación cruzada K-fold se puede utilizar para estimar la capacidad de generalización de un clasificador dado. ¿Puedo (o debería) también calcular una varianza agrupada de todas las ejecuciones de validación para obtener una mejor estimación de su varianza? Si no, ¿por qué? He encontrado documentos que usan la desviación …

27 machine-learning  cross-validation 

Suponga que quiero hacer una clasificación binaria (algo pertenece a la clase A o clase B). Hay algunas posibilidades para hacer esto en la capa de salida de una red neuronal: Use 1 nodo de salida. La salida 0 (<0.5) se considera clase A y 1 (> = 0.5) se …

27 machine-learning  classification  neural-networks 

¿Alguien puede decirme cómo juzgar si un modelo de aprendizaje automático supervisado está sobreajustado o no? Si no tengo un conjunto de datos de validación externo, quiero saber si puedo usar ROC de validación cruzada 10 veces para explicar el sobreajuste. Si tengo un conjunto de datos de validación externo, …

27 machine-learning 

Digamos que queremos hacer una regresión simple f = x * yusando una red neuronal profunda estándar. Recuerdo que hay investigaciones que indican que NN con una capa oculta puede aproximarse a cualquier función, pero he intentado y sin normalización, NN no pudo aproximar ni siquiera esta simple multiplicación. Solo …

27 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Digamos que tenemos un clasificador SVM, ¿cómo generamos la curva ROC? (Como teóricamente) (porque estamos generando TPR y FPR con cada uno de los umbrales). ¿Y cómo determinamos el umbral óptimo para este clasificador SVM?

27 machine-learning  svm 

Hay muchas publicaciones en este SE que discuten enfoques sólidos para el análisis de componentes principales (PCA), pero no puedo encontrar una buena explicación de por qué PCA es sensible a los valores atípicos en primer lugar.

26 machine-learning  pca  outliers 

Cuando leemos un libro, entender las anotaciones juega un papel muy importante para comprender los contenidos. Desafortunadamente, diferentes comunidades tienen diferentes convenciones de notación para la formulación del modelo y el problema de optimización. ¿Podría alguien resumir algunas anotaciones de formulación aquí y proporcionar posibles razones? Daré un ejemplo aquí: …

26 machine-learning  probability  self-study  optimization 

Recientemente completé una competencia de Kaggle en la que se utilizó la puntuación roc auc según los requisitos de la competencia. Antes de este proyecto, normalmente usaba la puntuación f1 como la métrica para medir el rendimiento del modelo. En el futuro, me pregunto cómo debo elegir entre estas dos …

26 machine-learning  modeling  roc  scoring-rules 

¿Cuál es la diferencia entre un clasificador SVM uno contra uno y uno contra uno? ¿One-vs-all significa un clasificador para clasificar todos los tipos / categorías de la nueva imagen y one-vs-one significa que cada tipo / categoría de nueva imagen clasifica con un clasificador diferente (cada categoría es manejada …

26 machine-learning  classification  svm 

Los modelos de temas populares como LDA generalmente agrupan palabras que tienden a coexistir juntas en el mismo tema (grupo). ¿Cuál es la principal diferencia entre tales modelos de temas y otros enfoques de agrupación basados ​​en la coincidencia simple como PMI? (PMI significa información mutua puntual, y se utiliza …

26 machine-learning  text-mining  natural-language  topic-models 

Mi pérdida de entrenamiento baja y luego vuelve a subir. Es muy raro La pérdida de validación cruzada rastrea la pérdida de entrenamiento. Que esta pasando? Tengo dos LSTMS apilados de la siguiente manera (en Keras): model = Sequential() model.add(LSTM(512, return_sequences=True, input_shape=(len(X[0]), len(nd.char_indices)))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(512, return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(len(nd.categories))) model.add(Activation('sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', …

26 machine-learning  neural-networks  loss-functions  lstm 

Por lo que entiendo, solo podemos construir una función de regresión que se encuentre dentro del intervalo de los datos de entrenamiento. Por ejemplo (solo uno de los paneles es necesario): ¿Cómo predeciría el futuro con un regresor KNN? Nuevamente, parece aproximarse solo a una función que se encuentra dentro …

26 regression  machine-learning  k-nearest-neighbour 

Esto es similar a los métodos de muestreo de Caret , aunque eso realmente nunca respondió a esta parte de la pregunta de una manera acordada. la función de tren de caret ofrece cvy repeatedcv. ¿Cuál es la diferencia en decir haciendo: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5, repeats=5 ) vs …

26 r  machine-learning  caret 

¿El software eventualmente hará que los estadísticos sean obsoletos? ¿Qué se hace que no se puede programar en una computadora?

26 machine-learning  dataset  careers