Preguntas etiquetadas con machine-learning

Estoy en décimo grado y estoy buscando simular datos para un proyecto de feria de ciencias de aprendizaje automático. El modelo final se usará en los datos del paciente y predecirá la correlación entre ciertos momentos de la semana y el efecto que esto tiene sobre la adherencia a la …

18 machine-learning  statistical-significance  t-test  python  simulation 

Estoy trabajando en un proyecto de Machine Learning con datos que ya están (muy) sesgados por la selección de datos. Supongamos que tiene un conjunto de reglas codificadas. ¿Cómo se construye un modelo de aprendizaje automático para reemplazarlo, cuando todos los datos que puede usar son datos que ya fueron …

18 machine-learning  classification  data-mining  bias  extrapolation 

En el artículo de DeepMind sobre Deep Q-Learning para videojuegos Atari ( aquí ), utilizan un método de épsilon codicioso para la exploración durante el entrenamiento. Esto significa que cuando se selecciona una acción en el entrenamiento, se elige como la acción con el valor q más alto o como …

18 machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  deep-rl 

Mis profesores de física en la escuela de posgrado, así como el premio Noble Feynman, siempre presentaban lo que llamaban modelos de juguete para ilustrar conceptos y métodos básicos en física, como el oscilador armónico, el péndulo, la peonza y la caja negra. ¿Qué modelos de juguetes se utilizan para …

18 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Cerrada . Esta pregunta está basada en la opinión . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que pueda ser respondida con hechos y citas editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . ¿Cuál es su opinión sobre el sobremuestreo en la clasificación …

18 machine-learning  classification  oversampling 

Estoy pasando algo de tiempo aprendiendo machine learning (perdón por la recursividad :) y no pude evitar sentirme intrigada por la regla general de elegir Gradient Descent sobre la resolución de ecuaciones directas para calcular los coeficientes de regresión, en el caso de la regresión lineal multivariada. Regla general: si …

18 machine-learning  multiple-regression  large-data 

Estoy tratando de comparar la complejidad computacional / velocidad de estimación de tres grupos de métodos para la regresión lineal como se distingue en Hastie et al. "Elementos del aprendizaje estadístico" (2ª ed.), Capítulo 3: Selección de subconjunto Métodos de contracción Métodos que utilizan direcciones de entrada derivadas (PCR, PLS) …

18 machine-learning  estimation  feature-selection  algorithms  time-complexity 

Sé que para acceder al rendimiento del clasificador tengo que dividir los datos en un conjunto de entrenamiento / prueba. Pero leyendo esto : Al evaluar diferentes configuraciones ("hiperparámetros") para estimadores, como la configuración C que debe configurarse manualmente para un SVM, todavía existe el riesgo de sobreajuste en el …

18 machine-learning  cross-validation 

Supongamos que hago validación cruzada K-fold con K = 10 pliegues. Habrá una matriz de confusión para cada pliegue. Al informar los resultados, ¿debo calcular cuál es la matriz de confusión promedio o simplemente sumar las matrices de confusión?

18 machine-learning  cross-validation  accuracy 

Estoy usando K-means para agrupar mis datos y estaba buscando una manera de sugerir un número de clúster "óptimo". Las estadísticas de brecha parecen ser una forma común de encontrar un buen número de clúster. Por alguna razón, devuelve 1 como número de clúster óptimo, pero cuando miro los datos …

18 r  machine-learning  clustering  k-means 

Para mi tesis de maestría, estoy trabajando en el desarrollo de un modelo estadístico para las transiciones entre diferentes estados, definido por el estado serológico. Por ahora, no daré demasiados detalles en este contexto, ya que mi pregunta es más general / teórica. De todos modos, mi intuición es que …

18 machine-learning  self-study  hidden-markov-model 

Considere la probabilidad logarítmica de una mezcla de gaussianos: l ( Snorte; θ ) = ∑t = 1norteIniciar sesiónF( x(t)|θ)=∑t=1nlog{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σ2i)}l(Snorte;θ)=∑t=1norteIniciar sesión⁡F(X(t)El |θ)=∑t=1norteIniciar sesión⁡{∑yo=1kpagyoF(X(t)El |μ(yo),σyo2)}l(S_n; \theta) = \sum^n_{t=1}\log f(x^{(t)}|\theta) = \sum^n_{t=1}\log\left\{\sum^k_{i=1}p_i f(x^{(t)}|\mu^{(i)}, \sigma^2_i)\right\} Me preguntaba por qué era computacionalmente difícil maximizar esa ecuación directamente. Estaba buscando una intuición clara y sólida …

18 machine-learning  gaussian-mixture  expectation-maximization 

¿La implementación de ER es más eficiente Extreme Gradient Boosting? Hay un paquete R que los implementa. ¿Es un nuevo algoritmo que supera la implementación "genérica" ​​(paquete RandomForest de R) no solo en términos de eficiencia o también en algunas otras áreas? Bosque aleatorio extremo http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10994-006-6226-1

18 r  machine-learning  algorithms  random-forest 

Tal como está actualmente, esta pregunta no es adecuada para nuestro formato de preguntas y respuestas. Esperamos que las respuestas sean respaldadas por hechos, referencias o experiencia, pero esta pregunta probablemente solicitará debate, argumentos, encuestas o discusión extendida. Si cree que esta pregunta se puede mejorar y posiblemente volver a …

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Hay palabras de "Los elementos del aprendizaje estadístico" en la página 91: Los centroides K en el espacio de entrada p-dimensional abarcan en la mayoría del subespacio dimensional K-1, y si p es mucho más grande que K, esto será una caída considerable en la dimensión. Tengo dos preguntas: ¿Por …

18 machine-learning  discriminant-analysis