Preguntas etiquetadas con machine-learning

Tengo varias preguntas estrechamente relacionadas con los alumnos débiles en el aprendizaje conjunto (por ejemplo, impulsar). Esto puede sonar tonto, pero ¿cuáles son los beneficios de usar estudiantes débiles en lugar de fuertes? (por ejemplo, ¿por qué no impulsar con métodos de aprendizaje "fuertes"?) ¿Existe algún tipo de fuerza "óptima" …

22 machine-learning  boosting  ensemble 

¿Alguien ha intentado la predicción de series de tiempo utilizando la regresión de vectores de soporte? Entiendo las máquinas de vectores de soporte y entiendo parcialmente la regresión de vectores de soporte, pero no entiendo cómo se pueden usar para modelar series de tiempo, especialmente series de tiempo multivariadas. He …

22 time-series  machine-learning  svm 

Para ilustrar mi pregunta, suponga que tengo un conjunto de entrenamiento donde la entrada tiene un grado de ruido pero la salida no, por ejemplo; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, 9.01, 12.10] …

22 regression  machine-learning  neural-networks  confidence-interval  prediction-interval 

Soy un entusiasta de la programación y el aprendizaje automático. Hace solo unos meses comencé a aprender sobre programación de aprendizaje automático. Al igual que muchos que no tienen una formación científica cuantitativa, también comencé a aprender sobre ML jugando con los algoritmos y conjuntos de datos en el paquete …

22 machine-learning 

Estoy realizando una regresión logística de red elástica en un conjunto de datos de atención médica usando el glmnetpaquete en R seleccionando valores lambda en una cuadrícula de de 0 a 1. Mi código abreviado está a continuación:αα\alpha alphalist <- seq(0,1,by=0.1) elasticnet <- lapply(alphalist, function(a){ cv.glmnet(x, y, alpha=a, family="binomial", lambda.min.ratio=.001) …

22 machine-learning  cross-validation  glmnet  elastic-net 

Quiero comprender mejor los paquetes R Larsy Glmnet, que se utilizan para resolver el problema de Lasso: (para Variables y muestras, ver www.stanford.edu/~hastie/Papers/glmnet.pdf en la página 3)m i n( β0 0β) ∈ Rp + 1[ 12 N∑i = 1norte( yyo- β0 0- xTyoβ)2+ λ | El | βEl | El …

22 r  regression  machine-learning  lasso  regularization 

Quiero realizar la agrupación K-means en los objetos que tengo, pero los objetos no se describen como puntos en el espacio, es decir, por objects x featuresconjunto de datos. Sin embargo, puedo calcular la distancia entre dos objetos (se basa en una función de similitud). Entonces, dispongo de la matriz …

22 machine-learning  clustering  data-mining  k-means  distance 

Después de jugar demasiado Angry Birds, comencé a observar mis propias estrategias. Resulta que desarrollé un enfoque muy específico para obtener 3 estrellas en cada nivel. Eso me hizo preguntarme sobre los desafíos de desarrollar un sistema de aprendizaje automático que pudiera jugar a Angry Birds. Interactuar con el juego …

22 machine-learning  reinforcement-learning 

Tengo entendido que en el aprendizaje automático puede ser un problema si su conjunto de datos tiene características altamente correlacionadas, ya que codifican efectivamente la misma información. Recientemente, alguien señaló que cuando realiza una codificación de una sola vez en una variable categórica, termina con características correlacionadas, por lo que …

22 regression  machine-learning  categorical-data  discrete-data  categorical-encoding 

¿Cuándo debemos discretizar / bin variables / características independientes y cuándo no? Mis intentos de responder la pregunta: En general, no debemos bin, porque binning perderá información. El binning en realidad aumenta el grado de libertad del modelo, por lo que es posible causar un ajuste excesivo después del binning. …

21 machine-learning  continuous-data  feature-construction  binning 

Fondo: Sí, la máquina de Boltzmann restringida (RBM) PUEDE usarse para iniciar los pesos de una red neuronal. También puede ser utilizado de una manera "capa por capa" para construir una red profunda creencia (es decir, para entrenar a un capa -ésima en la parte superior de ( n - …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks  rbm 

Basado en el poco conocimiento que tengo sobre los métodos MCMC (Markov chain Monte Carlo), entiendo que el muestreo es una parte crucial de la técnica antes mencionada. Los métodos de muestreo más utilizados son Hamiltonian y Metropolis. ¿Hay alguna manera de utilizar el aprendizaje automático o incluso el aprendizaje …

21 machine-learning  mcmc  monte-carlo  markov-process 

Tengo entendido que incluso cuando se siguen los procedimientos adecuados de validación cruzada y selección de modelos, se producirá un sobreajuste si se busca un modelo lo suficientemente difícil , a menos que se impongan restricciones en la complejidad del modelo, punto. Además, a menudo las personas intentan aprender las …

21 machine-learning  cross-validation  goodness-of-fit  scikit-learn  caret 

En aras de la simplicidad, digamos que estoy trabajando en el ejemplo clásico de correos electrónicos no deseados / no deseados. Tengo un conjunto de 20000 correos electrónicos. De estos, sé que 2000 son spam, pero no tengo ningún ejemplo de correos electrónicos que no sean spam. Me gustaría predecir …

21 machine-learning  predictive-models  unsupervised-learning  supervised-learning  semi-supervised 

Estaba leyendo el informe de la solución ganadora de una competencia de Kaggle ( Clasificación de malware ). El informe se puede encontrar en esta publicación del foro . El problema era un problema de clasificación (nueve clases, la métrica era la pérdida logarítmica) con 10000 elementos en el conjunto …

21 machine-learning  random-forest  boosting  overfitting  semi-supervised