Preguntas etiquetadas con machine-learning

Estoy buscando documentos o textos que comparen y discutan (ya sea empírica o teóricamente): Algoritmos de impulso y árboles de decisión como Random Forests o AdaBoost , y GentleBoost aplicado a los árboles de decisión. con Métodos de aprendizaje profundo como máquinas de Boltzmann restringidas , memoria temporal jerárquica , …

18 machine-learning  deep-learning  cart  rbm  adaboost 

Estoy buscando hacer una clasificación en mis datos de texto. Tengo 300 classes200 documentos de capacitación por clase (más o menos 60000 documents in total) y es probable que esto genere datos dimensionales muy altos (es posible que estemos buscando más de 1 millón de dimensiones ). Me gustaría realizar …

18 machine-learning  classification  text-mining 

Muchos tutoriales en línea hablan sobre el descenso del gradiente y casi todos usan un tamaño de paso fijo (tasa de aprendizaje ). ¿Por qué no se utiliza la búsqueda de línea (como la búsqueda de línea de retroceso o la búsqueda de línea exacta)?αα\alpha

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

He visto conclusiones similares en muchas discusiones, que a medida que el tamaño del minibatch aumenta, la convergencia de SGD en realidad se vuelve más difícil / peor, por ejemplo, este documento y esta respuesta . También he oído hablar de personas que utilizan trucos como pequeñas tasas de aprendizaje …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  gradient-descent  sgd 

Definimos una época como haber pasado por la totalidad de todas las muestras de entrenamiento disponibles, y el tamaño del mini lote como el número de muestras sobre el que promediamos para encontrar las actualizaciones de pesos / sesgos necesarios para descender el gradiente. Mi pregunta es si deberíamos dibujar …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

Mientras estudiaba el aprendizaje por refuerzo, me encontré con muchas formas de la función de recompensa: , R ( s , a , s ' ) e incluso una función de recompensa que solo depende del estado actual. Dicho esto, me di cuenta de que no es muy fácil 'hacer' …

18 machine-learning  reinforcement-learning 

tl; dr ¿Cuál es la forma recomendada de manejar los discretedatos cuando se realiza la detección de anomalías? ¿Cuál es la forma recomendada de manejar los categoricaldatos cuando se realiza la detección de anomalías? Esta respuesta sugiere usar datos discretos para simplemente filtrar los resultados. ¿Quizás reemplazar el valor de …

18 machine-learning  categorical-data  outliers  discrete-data  anomaly-detection 

Necesito clasificar las URL en categorías. Digamos que tengo 15 categorías en las que planeo poner cero a cada URL. ¿Es mejor un clasificador de 15 vías? Donde tengo 15 etiquetas y genero características para cada punto de datos. O construyendo 15 clasificadores binarios, diga: Película o No película, y …

18 machine-learning  classification  categorical-data  svm  feature-selection 

¿Alguien puede explicarme las ventajas y desventajas de la clasificación SVM que la distingue de otros clasificadores?

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Sé que el SVM es un clasificador binario. Me gustaría extenderlo a SVM multiclase. ¿Cuál es la mejor y quizás la forma más fácil de realizarlo? código: en MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == itr)); model = svmtrain(newClass, TrainVec, '-c 1 -g 0.00154'); …

18 machine-learning  matlab  svm  multi-class 

Durante un experimento para la clasificación de texto, encontré que el clasificador de cresta genera resultados que constantemente superan las pruebas entre los clasificadores que se mencionan y aplican con mayor frecuencia para las tareas de minería de texto, como SVM, NB, kNN, etc. Sin embargo, no he elaborado en …

18 machine-learning  classification  text-mining  ridge-regression 

Actualmente estoy usando el entrenamiento de Viterbi para un problema de segmentación de imágenes. Quería saber cuáles son las ventajas / desventajas de usar el algoritmo Baum-Welch en lugar del entrenamiento de Viterbi.

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Me encontré con algunos estadísticos que nunca usan modelos que no sean Regresión lineal para la predicción porque creen que los "modelos ML", como el bosque aleatorio o el aumento de gradiente, son difíciles de explicar o "no interpretables". En una regresión lineal, dado que se verifica el conjunto de …

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El año pasado, en NIPS 2017, Ali Rahimi y Ben Recht ganaron el premio de la prueba del tiempo por su trabajo "Características aleatorias para máquinas de grano a gran escala", donde introdujeron características aleatorias, que luego se codificaron como el algoritmo de fregaderos de cocina aleatorios. Como parte de …

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He entrenado un modelo de regresión lineal, utilizando un conjunto de variables / características. Y el modelo tiene un buen rendimiento. Sin embargo, me he dado cuenta de que no hay una variable con una buena correlación con la variable predicha. ¿Como es posible?

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