Preguntas etiquetadas con machine-learning

¿Hay documentos / libros / ideas sobre la relación entre el número de características y el número de observaciones que uno necesita para formar un clasificador "robusto"? Por ejemplo, suponga que tengo 1000 características y 10 observaciones de dos clases como conjunto de entrenamiento, y otras 10 observaciones como conjunto …

26 machine-learning 

Ya ha habido una excelente discusión sobre cómo las máquinas de vectores de soporte manejan la clasificación, pero estoy muy confundido acerca de cómo las máquinas de vectores de soporte generalizan a la regresión. ¿Alguien me puede explicar?

26 regression  machine-learning  svm 

Estoy interesado en la regresión con redes neuronales. Las redes neuronales con cero nodos ocultos + conexiones de capa de salto son modelos lineales. ¿Qué pasa con las mismas redes neuronales pero con nodos ocultos? Me pregunto cuál sería el papel de las conexiones de salto de capa. Intuitivamente, diría …

26 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

En casi todos los ejemplos de código que he visto de un VAE, las funciones de pérdida se definen de la siguiente manera (este es el código de tensorflow, pero he visto algo similar para theano, torch, etc.) También es para un convnet, pero eso tampoco es demasiado relevante , …

26 machine-learning  deep-learning  tensorflow  autoencoders  variational-bayes 

Me pregunto si hay algún algoritmo que pueda hacer clasificación y regresión al mismo tiempo. Por ejemplo, me gustaría dejar que el algoritmo aprenda un clasificador, y al mismo tiempo dentro de cada etiqueta, también aprende un objetivo continuo. Por lo tanto, para cada ejemplo de entrenamiento, tiene una etiqueta …

25 regression  machine-learning  classification  predictive-models  finite-mixture-model 

Quiero usar el aprendizaje profundo en mi proyecto. Revisé un par de artículos y se me ocurrió una pregunta: ¿hay alguna diferencia entre la red neuronal de convolución y el aprendizaje profundo? ¿Son estas cosas iguales o tienen diferencias importantes, y cuál es mejor?

25 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology  conv-neural-network 

Me he estado preguntando, ¿por qué es tan importante tener un aprendizaje automático basado en principios / teórico? Desde una perspectiva personal como humano, puedo entender por qué el aprendizaje automático basado en principios sería importante: A los humanos les gusta entender lo que están haciendo, encontramos belleza y satisfacción …

25 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  theory 

Últimamente he estado trabajando con grandes conjuntos de datos y encontré muchos documentos sobre métodos de transmisión. Para nombrar unos pocos: Follow-the-Regularized-Leader and Mirror Descent: Equivalence Theorems and L1 Regularization ( http://jmlr.org/proceedings/papers/v15/mcmahan11b/mcmahan11b.pdf ) Aprendizaje continuo: SVM de un solo paso ( http://www.umiacs.umd.edu/~hal/docs/daume09onepass.pdf ) Pegasos: Primal Estimado sub-GrAdient SOlver para SVM …

25 machine-learning  references  large-data  online 

En algunas conferencias y tutoriales que he visto, sugieren dividir sus datos en tres partes: capacitación, validación y prueba. Pero no está claro cómo se debe usar el conjunto de datos de prueba, ni cómo este enfoque es mejor que la validación cruzada en todo el conjunto de datos. Digamos …

25 machine-learning  cross-validation  validation 

Los bosques aleatorios son bien conocidos por desempeñarse bastante bien en una variedad de tareas y se les conoce como los expertos en métodos de aprendizaje . ¿Hay algún tipo de problemas o condiciones específicas en las que se debe evitar el uso de un bosque aleatorio?

25 machine-learning  classification  random-forest 

Soy un estudiante de maestría en CS en una universidad alemana que ahora escribe mi tesis. Terminaré en dos meses. Tengo que tomar una decisión muy difícil si debo continuar con un doctorado o encontrar un trabajo en la industria. Mis razones para hacer un doctorado: Soy una persona muy …

25 machine-learning  data-mining  careers 

Esta pregunta se migró de Stack Overflow porque se puede responder en Cross Validated. Migrado hace 7 años . Estoy tratando de aprender cómo funciona la red neuronal en el reconocimiento de imágenes. He visto algunos ejemplos y me confundo aún más. En el ejemplo del reconocimiento de letras de …

25 machine-learning  neural-networks  image-processing 

Me preguntaba cómo los bayesianos en la comunidad CrossValidated ven el problema de la incertidumbre del modelo y cómo prefieren tratarlo. Trataré de formular mi pregunta en dos partes: ¿Qué tan importante (en su experiencia / opinión) es lidiar con la incertidumbre del modelo? No he encontrado ningún documento que …

25 machine-learning  bayesian  model-selection 

Además de las características obvias del clasificador como costo computacional, tipos de datos esperados de características / etiquetas y idoneidad para ciertos tamaños y dimensiones de conjuntos de datos, ¿Cuáles son los cinco clasificadores principales (¿o 10, 20?) para probar primero en un nuevo conjunto de datos sobre el que …

25 machine-learning  classification  methodology 

La regresión de LASSO reduce los coeficientes hacia cero, proporcionando así una selección de modelo efectiva. Creo que en mis datos hay interacciones significativas entre covariables nominales y continuas. No necesariamente, sin embargo, son los 'efectos principales' del verdadero modelo significativo (distinto de cero). Por supuesto, no sé esto ya …

25 machine-learning  lasso  glmnet  shrinkage  penalized