Preguntas etiquetadas con machine-learning

Sé que mi pregunta / título no es muy específico, así que intentaré aclararlo: Las redes neuronales artificiales tienen diseños relativamente estrictos. Por supuesto, en general, están influenciados por la biología e intentan construir un modelo matemático de redes neuronales reales, pero nuestra comprensión de las redes neuronales reales es …

24 machine-learning  neural-networks  bioinformatics  artificial-intelligence  neuroscience 

Tengo 50,000 imágenes como estas dos: Representan gráficos de datos. Quería extraer características de estas imágenes, así que utilicé el código del codificador automático proporcionado por Theano (deeplearning.net). El problema es que estos autoencoders no parecen aprender ninguna característica. He intentado RBM y es lo mismo. El conjunto de datos …

24 machine-learning  neural-networks  feature-construction  rbm  autoencoders 

Hay diferentes programas de implementación disponibles para el lazo . Sé mucho sobre el enfoque bayesiano frente al enfoque frecuentista en diferentes foros. Mi pregunta es muy específica para el lazo: ¿Cuáles son las diferencias o ventajas del lazo baysiano en comparación con el lazo normal ? Aquí hay dos …

24 r  machine-learning  linear-model  lasso 

¿Cuál es el método de muestreo más apropiado para evaluar el rendimiento de un clasificador en un conjunto de datos en particular y compararlo con otros clasificadores? La validación cruzada parece ser una práctica estándar, pero he leído que métodos como .632 bootstrap son una mejor opción. Como seguimiento: ¿La …

24 machine-learning  classification  predictive-models  cross-validation  bootstrap 

Estoy construyendo un modelo y creo que es probable que la ubicación geográfica sea muy buena para predecir mi variable objetivo. Tengo el código postal de cada uno de mis usuarios. Sin embargo, no estoy completamente seguro de la mejor manera de incluir el código postal como una función de …

24 machine-learning  feature-construction  many-categories 

Aprendí sobre PCA hace unas conferencias en clase y al investigar más sobre este concepto fascinante, aprendí sobre PCA escasa. Quería preguntar, si no me equivoco, esto es lo que es PCA escaso: en PCA, si tiene puntos de datos con variables, puede representar cada punto de datos en espacio …

24 machine-learning  pca  sparse 

x,y∈RnϕK(x,y)=exp(−∥x−y∥222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=exp⁡(−‖x−y‖222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=\exp\left({-\frac{\|x-y\|_2^2}{2\sigma^2}}\right)=\phi(x)^T\phi(y)x,y∈Rnx,y∈Rnx, y\in \mathbb{R^n}ϕϕ\phi También quiero saber si ∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)\sum_ic_i\phi(x_i)=\phi \left(\sum_ic_ix_i \right) donde ci∈Rci∈Rc_i\in \mathbb R . Ahora, creo que no es igual, porque el uso de un núcleo maneja la situación en la que el clasificador lineal no funciona. Sé que ϕϕ\phi proyecta x en un espacio infinito. Entonces, si sigue …

24 machine-learning  svm  kernel-trick 

Estoy tratando de entender mejor las redes neuronales convolucionales escribiendo mejor el código de Python que no depende de las bibliotecas (como Convnet o TensorFlow), y me estoy atascando en la literatura sobre cómo elegir valores para la matriz del núcleo, cuando realizando una convolución en una imagen. Estoy tratando …

24 machine-learning  neural-networks  deep-learning  feature-construction  conv-neural-network 

Todos los libros de texto que he visto hasta ahora describen algoritmos de ML y cómo implementarlos. ¿Existe también un libro de texto que construya teoremas y pruebas del comportamiento de esos algoritmos? por ejemplo, que indica que bajo condiciones , de descenso de gradiente siempre dará lugar a ?x,y,zx,y,zx,y,zA,B,CA,B,CA,B,C

23 machine-learning  mathematical-statistics  references  algorithms 

Al construir un modelo predictivo utilizando técnicas de aprendizaje automático, ¿cuál es el punto de hacer un análisis exploratorio de datos (EDA)? ¿Está bien saltar directamente a la generación de características y construir su (s) modelo (s)? ¿Cómo son importantes las estadísticas descriptivas utilizadas en EDA?

23 machine-learning  predictive-models  descriptive-statistics  eda 

Estoy investigando algunas técnicas de optimización para el aprendizaje automático, pero me sorprende descubrir que un gran número de algoritmos de optimización se definen en términos de otros problemas de optimización. Ilustramos algunos ejemplos a continuación. Por ejemplo https://arxiv.org/pdf/1511.05133v1.pdf Todo se ve bien y bien, pero luego está este en …

23 machine-learning  svm  optimization 

Recientemente estaba corriendo y aprendiendo el flujo del tensor y obtuve algunos histogramas que no sabía cómo interpretar. Por lo general, pienso en la altura de las barras como la frecuencia (o frecuencia / recuento relativo). Sin embargo, el hecho de que no haya barras como en un histograma habitual …

23 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

Supongamos que he entrenado varios modelos en el conjunto de entrenamiento, elija el mejor usando el conjunto de validación cruzada y el rendimiento medido en el conjunto de prueba. Así que ahora tengo un mejor modelo final. ¿Debo volver a entrenarlo con todos mis datos disponibles o enviar una solución …

23 machine-learning  validation  regression-strategies 

En cierto sentido, esta es una publicación cruzada mía de math.stackexchange , y tengo la sensación de que este sitio podría proporcionar una amplia audiencia. Estoy buscando una introducción matemática al aprendizaje automático. Particularmente, mucha literatura que se puede encontrar es relativamente imprecisa y se gastan muchas páginas sin ningún …

23 machine-learning  references  pac-learning 

Estoy trabajando en un proyecto donde quiero extraer información sobre el contenido de una serie de ensayos abiertos. En este proyecto en particular, 148 personas escribieron ensayos sobre una organización estudiantil hipotética como parte de un experimento más amplio. Aunque en mi campo (psicología social), la forma típica de analizar …

23 machine-learning  model-selection  small-sample  topic-models  dirichlet-process