Preguntas etiquetadas con machine-learning

Si entendí correctamente, en un algoritmo de aprendizaje automático, el modelo tiene que aprender de su experiencia, es decir, cuando el modelo da la predicción incorrecta para los nuevos casos, debe adaptarse a las nuevas observaciones, y con el tiempo, el modelo se vuelve cada vez mejor . No veo …

19 machine-learning  logistic  random-forest 

A menudo escucho a personas hablando de redes neuronales como algo así como una caja negra que no entiendes lo que hace o lo que significan. ¡En realidad no puedo entender lo que quieren decir con eso! Si comprende cómo funciona la retropropagación, ¿cómo es una caja negra? ¿Significan que …

19 machine-learning  neural-networks 

Como todos saben, la ingeniería de características es extremadamente importante para el aprendizaje automático, sin embargo, encontré pocos materiales asociados con esta área. Participé en varias competiciones en Kaggle y creo que las buenas características pueden ser incluso más importantes que un buen clasificador en algunos casos. ¿Alguien sabe algún …

19 machine-learning  references  feature-construction 

Estoy construyendo un modelo predictivo que pronostica la probabilidad de éxito de un estudiante al final de un período. Me interesa específicamente si el estudiante tiene éxito o no, donde el éxito generalmente se define como completar el curso y lograr el 70% o más puntos del total de puntos …

19 time-series  machine-learning  logistic 

Edición final con todos los recursos actualizados: Para un proyecto, estoy aplicando algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación. Reto: datos etiquetados bastante limitados y muchos más datos sin etiquetar. Metas: Aplicar clasificación semi-supervisada Aplicar un proceso de etiquetado semi-supervisado de alguna manera (conocido como aprendizaje activo) He encontrado mucha …

19 machine-learning  classification  software  svm  text-mining 

¿Hay alguna manera de determinar qué características / variables del conjunto de datos son las más importantes / dominantes dentro de una solución de clúster de k-means?

19 machine-learning  clustering  k-means  importance 

Tengo una ligera confusión sobre el algoritmo de retropropagación utilizado en el perceptrón multicapa (MLP). El error se ajusta mediante la función de costo. En la retropropagación, estamos tratando de ajustar el peso de las capas ocultas. El error de salida que puedo entender, es decir, e = d - …

19 machine-learning  neural-networks  backpropagation 

Estoy tratando de comprender cuál es el propósito de la función de pérdida y no puedo entenderlo. Entonces, hasta donde yo entiendo, la función de pérdida es para introducir algún tipo de métrica con la que podamos medir el "costo" de una decisión incorrecta. Digamos que tengo un conjunto de …

19 machine-learning  loss-functions 

Al trabajar en el problema de regresión, comencé a pensar en la representación de la función "día de la semana". Me pregunto qué enfoque funcionaría mejor: una característica valor 1/7 para el lunes; 2/7 para el martes ... 7 características: (1, 0, 0, 0, 0, 0, 0) para el lunes; …

19 machine-learning  neural-networks  feature-construction 

Sé que el descenso de gradiente estocástico tiene un comportamiento aleatorio, pero no sé por qué. ¿Hay alguna explicación sobre esto?

19 machine-learning  random-variable  gradient-descent 

He leído el artículo de Alexandru Niculescu-Mizil y Rich Caruana " Obtención de probabilidades calibradas del aumento " y la discusión en este hilo. Sin embargo, todavía tengo problemas para comprender e implementar la logística o el escalado de Platt para calibrar la salida de mi clasificador de refuerzo de …

19 machine-learning  boosting 

¿Cuál es la definición de "espacio de características"? Por ejemplo, al leer sobre SVM, leí sobre "mapeo al espacio de características". Cuando leí sobre CART, leí sobre "particionamiento en espacio de características". Entiendo lo que está sucediendo, especialmente para CART, pero creo que hay alguna definición que me he perdido. …

19 machine-learning  svm  feature-selection  cart  feature-construction 

La pregunta puede sonar un poco extraña porque soy nuevo en la inferencia estadística y las redes neuronales. Cuando en problemas de clasificación usando redes neuronales decimos que queremos aprender una función que mapea el espacio de las entradas , al espacio de las salidas :f∗f∗f^*xxxyyy f∗(x;θ)=yf∗(x;θ)=yf^*(x; \theta) = y …

19 machine-learning  neural-networks 

Estaba revisando los documentos de convolución de Keras y he encontrado dos tipos de convulsiones Conv1D y Conv2D. Hice una búsqueda en la web y esto es lo que entiendo sobre Conv1D y Conv2D; Conv1D se usa para secuencias y Conv2D usa para imágenes. Siempre pensé que las redes de …

19 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  keras 

He estado buscando métodos de aprendizaje semi-supervisados ​​y he encontrado el concepto de "pseudo-etiquetado". Según tengo entendido, con pseudo-etiquetado tiene un conjunto de datos etiquetados, así como un conjunto de datos sin etiquetar. Primero entrena un modelo solo con los datos etiquetados. Luego usa esos datos iniciales para clasificar (adjuntar …

19 machine-learning  semi-supervised