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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¿Cuándo debe llamarse la regresión lineal "aprendizaje automático"?
En un coloquio reciente, el resumen del orador afirmó que estaban utilizando el aprendizaje automático. Durante la charla, lo único relacionado con el aprendizaje automático era que realizaban una regresión lineal en sus datos. Después de calcular los coeficientes de mejor ajuste en el espacio de parámetros 5D, compararon estos …
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función de activación de tanh vs función de activación sigmoidea
La función de activación de tanh es: tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 Donde σ(x)σ(x)\sigma(x) , la función sigmoide, se define como: σ(x)=ex1+exσ(x)=ex1+ex\sigma(x) = \frac{e^x}{1 + e^x} . Preguntas: ¿Realmente importa entre usar esas dos funciones de activación (tanh vs. sigma)? ¿Qué …
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Un ejemplo: regresión LASSO usando glmnet para el resultado binario
Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Selección de características para el modelo "final" cuando se realiza la validación cruzada en el aprendizaje automático
Estoy un poco confundido acerca de la selección de funciones y el aprendizaje automático y me preguntaba si podrían ayudarme. Tengo un conjunto de datos de microarrays que se clasifica en dos grupos y tiene miles de características. Mi objetivo es obtener una pequeña cantidad de genes (mis características) (10-20) …
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¿Por qué usar el descenso de gradiente para la regresión lineal, cuando hay disponible una solución matemática de forma cerrada?
Estoy tomando los cursos de Machine Learning en línea y aprendí sobre Gradient Descent para calcular los valores óptimos en la hipótesis. h(x) = B0 + B1X ¿Por qué necesitamos usar el Descenso de degradado si podemos encontrar fácilmente los valores con la siguiente fórmula? Esto parece sencillo y sencillo …
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