Preguntas etiquetadas con machine-learning

Los algoritmos de aprendizaje automático crean un modelo de los datos de entrenamiento. El término "aprendizaje automático" está vagamente definido; incluye lo que también se llama aprendizaje estadístico, aprendizaje de refuerzo, aprendizaje no supervisado, etc. AGREGUE SIEMPRE UNA ETIQUETA MÁS ESPECÍFICA.

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¿Técnicas de aumento de datos para conjuntos de datos generales?
En muchas aplicaciones de aprendizaje automático, los llamados métodos de aumento de datos han permitido construir mejores modelos. Por ejemplo, suponga un conjunto de entrenamiento de100100100 imágenes de gatos y perros. Al girar, reflejar, ajustar el contraste, etc., es posible generar imágenes adicionales a partir de las originales. En el …
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Primer paso para big data ( , )
Suponga que está analizando un gran conjunto de datos con miles de millones de observaciones por día, donde cada observación tiene un par de miles de variables numéricas y categoriales dispersas y posiblemente redundantes. Digamos que hay un problema de regresión, un problema de clasificación binaria desequilibrada y una tarea …
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¿Qué función podría ser un núcleo?
En el contexto del aprendizaje automático y el reconocimiento de patrones, hay un concepto llamado Kernel Trick . Enfrentando problemas en los que se me pide que determine si una función podría ser una función del núcleo o no, ¿qué se debe hacer exactamente? ¿Debería comprobar primero si tienen la …
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Diferencia entre los modelos ocultos de Markov y el filtro de partículas (y el filtro de Kalman)
Aquí está mi vieja pregunta Me gustaría preguntar si alguien sabe la diferencia (si hay alguna diferencia) entre los modelos Hidden Markov (HMM) y el Filtro de partículas (PF), y como consecuencia el Filtro Kalman, o en qué circunstancias usamos qué algoritmo. Soy estudiante y tengo que hacer un proyecto, …
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