Preguntas etiquetadas con machine-learning

Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Estaba leyendo el documento de normalización de lotes (BN) (1) y no entendía la necesidad de usar promedios móviles para rastrear la precisión del modelo e incluso si aceptaba que era lo correcto, no entiendo qué están haciendo exactamente. Según tengo entendido (que puede estar equivocado), el documento menciona que …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  batch-normalization 

La aplicación de la función softmax en un vector producirá "probabilidades" y valores entre y . 000111 Pero también podemos dividir cada valor por la suma del vector y eso producirá probabilidades y valores entre y .000111 Leí la respuesta aquí, pero dice que la razón es porque es diferenciable, …

20 machine-learning  neural-networks  softmax 

En aplicación de la Tensorflow ResNet , encuentro que utilizan la variación de escala inicializador, también encuentro Xavier inicializador es popular. No tengo mucha experiencia en esto, ¿qué es mejor en la práctica?

20 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  tensorflow 

He realizado algunas investigaciones sobre el sobreajuste y la falta de adaptación, y he entendido cuáles son exactamente, pero no puedo encontrar los motivos. ¿Cuáles son las principales razones para el sobreajuste y la falta de adaptación? ¿Por qué enfrentamos estos dos problemas al entrenar un modelo?

20 machine-learning  dataset  overfitting 

Los trabajos de investigación sobre aprendizaje automático a menudo tratan el aprendizaje y la inferencia como dos tareas separadas, pero no me queda claro cuál es la distinción. En este libro, por ejemplo, usan estadísticas bayesianas para ambos tipos de tareas, pero no proporcionan una motivación para esa distinción. Tengo …

20 machine-learning  terminology 

Estoy usando un clasificador que devuelve probabilidades. Para calcular el AUC, estoy usando el paquete pROC R. Las probabilidades de salida del clasificador son: probs=c(0.9865780, 0.9996340, 0.9516880, 0.9337157, 0.9778576, 0.8140116, 0.8971550, 0.8967585, 0.6322902, 0.7497237) probsmuestra la probabilidad de estar en la clase '1'. Como se muestra, el clasificador ha clasificado …

20 machine-learning  auc 

No entiendo exactamente qué se entiende por tamaño de nodo. Sé qué es un nodo de decisión, pero no qué tamaño de nodo es.

20 machine-learning  random-forest  bagging 

Estoy tomando el curso de Andrew Ng sobre Machine Learning a través de Coursera . Para las ecuaciones, se utilizan superíndices en lugar de subíndices. Por ejemplo, en la siguiente ecuación se usa x(i)x(i)x^{(i)} lugar de xixix_i : J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2J(\theta_0, \theta_1) = \frac{1}{2m} \sum\limits_{i=1}^{m}{(h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2} Aparentemente, esta es una práctica …

20 machine-learning  notation 

Tengo una pregunta con respecto a la necesidad de utilizar métodos de selección de características (los bosques aleatorios tienen un valor de importancia de características o métodos de selección de características univariadas, etc.) antes de ejecutar un algoritmo de aprendizaje estadístico. Sabemos que para evitar el sobreajuste podemos introducir una …

20 regression  machine-learning  feature-selection  lasso  regularization 

Tengo un conjunto de datos que consta de 5 características: A, B, C, D, E. Todos son valores numéricos. En lugar de hacer una agrupación basada en la densidad, lo que quiero hacer es agrupar los datos en forma de árbol de decisión. El enfoque que quiero decir es algo …

20 r  machine-learning  clustering  cart 

Con todos los medios de comunicación y exageraciones sobre el aprendizaje profundo en estos días, leí algunas cosas elementales al respecto. Acabo de descubrir que es solo otro método de aprendizaje automático para aprender patrones a partir de datos. Pero mi pregunta es: ¿dónde brilla y por qué brilla este …

20 machine-learning  data-mining  deep-learning  deep-belief-networks 

Estoy buscando clasificadores que generen probabilidades de que los ejemplos pertenezcan a una de dos clases. Sé de regresión logística e ingenua Bayes, pero ¿puedes contarme sobre otros que funcionen de manera similar? Es decir, clasificadores que predicen no las clases a las que pertenecen los ejemplos, sino la probabilidad …

20 machine-learning  probability  logistic  classification  naive-bayes 

Estoy tratando de entender qué significa la suposición múltiple en el aprendizaje semi-supervisado. ¿Alguien puede explicar de una manera simple? No puedo tener la intuición detrás de esto. Dice que sus datos se encuentran en una variedad de baja dimensión incrustada en un espacio de mayor dimensión. No entendí lo …

20 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  manifold-learning 

Recientemente me encontré con la palabra "Aprendizaje de refuerzo recurrente". Entiendo qué es "Red neuronal recurrente" y qué es "Aprendizaje de refuerzo", pero no pude encontrar mucha información sobre lo que es un "Aprendizaje de refuerzo recurrente". ¿Puede alguien explicarme qué es un "aprendizaje de refuerzo recurrente" y cuál es …

20 machine-learning  reinforcement-learning