Preguntas etiquetadas con machine-learning

Sé que la regresión logística encuentra un hiperplano que separa las muestras de entrenamiento. También sé que Support vector machines encuentra el hiperplano con el margen máximo. Mi pregunta: ¿la diferencia entre la regresión logística (LR) y las máquinas de vectores de soporte (SVM) es que LR encuentra algún hiperplano …

14 machine-learning  classification  svm  data-mining 

Estoy un poco confundido: ¿cómo pueden los resultados de un modelo entrenado a través de caret diferir del modelo en el paquete original? Yo leo si se necesita un procesamiento previo antes de la predicción usando FinalModel de RandomForest con el paquete caret? pero no uso ningún preprocesamiento aquí. Entrené …

14 r  machine-learning  random-forest  caret  train 

He implementado Q-Learning como se describe en, http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf Para aprox. P (S, A) Uso una estructura de red neuronal como la siguiente, Activación sigmoidea Entradas, número de entradas + 1 para neuronas de acción (todas las entradas escaladas 0-1) Salidas, salida única. Q-Value N número de M capas ocultas. Método …

14 machine-learning  neural-networks  reinforcement-learning 

Si tengo una red neuronal convolucional (CNN), que tiene aproximadamente 1,000,000 de parámetros, ¿cuántos datos de entrenamiento se necesitan (supongo que estoy haciendo un descenso de gradiente estocástico)? ¿Hay alguna regla general? Notas adicionales: cuando realicé el descenso de gradiente estocástico (por ejemplo, 64 parches para 1 iteración), después de …

14 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

La puntuación F1 es la media armónica de precisión y recuperación. El eje y de recuperación es una tasa positiva verdadera (que también es recuperación). Entonces, en ocasiones los clasificadores pueden tener un AUC bajo pero muy alto, ¿qué significa eso? ¿Cuáles son las diferencias entre AUC y F1-score?

14 machine-learning  precision-recall  auc  accuracy 

Cita de wikipedia: En estadística, un estimador consistente o estimador asintóticamente consistente es un estimador, una regla para calcular las estimaciones de un parámetro la propiedad de que a medida que el número de puntos de datos utilizados aumenta indefinidamente, la secuencia resultante de estimaciones converge en probabilidad a .θ …

14 machine-learning  mathematical-statistics  consistency 

¿SVM maneja el conjunto de datos desequilibrado? ¿Hay algún parámetro (como C o costo de clasificación errónea) que maneja el conjunto de datos desequilibrado?

14 machine-learning  svm  unbalanced-classes 

Para evaluar el rendimiento de un nuevo algoritmo clasificador, estoy tratando de comparar la precisión y la complejidad (big-O en entrenamiento y clasificación). De Machine Learning: una revisión obtengo una lista completa de clasificadores supervisados, también una tabla de precisión entre los algoritmos y 44 problemas de prueba del repositorio …

14 machine-learning  classification  multiple-comparisons  algorithms  time-complexity 

Estoy entrenando un modelo de clasificación con Random Forest para discriminar entre 6 categorías. Mis datos transaccionales tienen aproximadamente 60k + observaciones y 35 variables. Aquí hay un ejemplo de cómo se ve aproximadamente. _________________________________________________ |user_id|acquisition_date|x_var_1|x_var_2| y_vay | |-------|----------------|-------|-------|--------| |111 | 2013-04-01 | 12 | US | group1 | |222 …

14 r  machine-learning  classification  random-forest 

He estado tratando de resolver este problema durante más de un año sin mucho progreso. Es parte de un proyecto de investigación que estoy haciendo, pero lo ilustraré con un ejemplo de historia que inventé, porque el dominio real del problema es un poco confuso (seguimiento ocular). Usted es un …

14 time-series  machine-learning  prediction 

Cómo demostrar que para la función de base radial no existe un espacio de características de dimensión finita tal que para algunos tenemos ?k(x,y)=exp(−||x−y||2)2σ2)k(x,y)=exp⁡(−||x−y||2)2σ2)k(x, y) = \exp(-\frac{||x-y||^2)}{2\sigma^2})HHHΦ:Rn→HΦ:Rn→H\Phi: \text{R}^n \to Hk(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩k(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩k(x, y) = \langle \Phi(x), \Phi(y)\rangle

14 machine-learning  svm  kernel-trick 

He leído en otra parte que la elección de una función de activación de capa oculta en un NN debe basarse en la necesidad de uno , es decir, si necesita valores en el rango de -1 a 1, use tanh y sigmoid para el rango de 0 a 1. …

14 machine-learning  classification  neural-networks 

Estoy usando el paquete nnet en R para intentar construir un ANN para predecir los precios inmobiliarios de condominios (proyecto personal). Soy nuevo en esto y no tengo experiencia en matemáticas, así que por favor, descuida conmigo. Tengo variables de entrada que son binarias y continuas. Por ejemplo, algunas variables …

14 r  machine-learning  data-transformation  neural-networks  nnet 

He desarrollado un sistema de prueba de concepto para el reconocimiento de sonido utilizando mfcc y modelos ocultos de markov. Da resultados prometedores cuando pruebo el sistema en sonidos conocidos. Aunque el sistema, cuando se ingresa un sonido desconocido, devuelve el resultado con la coincidencia más cercana y el puntaje …

14 machine-learning  hidden-markov-model  pattern-recognition 

¿Cuáles son algunos enfoques para clasificar datos con un número variable de características? Como ejemplo, considere un problema donde cada punto de datos es un vector de puntos xey, y no tenemos el mismo número de puntos para cada instancia. ¿Podemos tratar cada par de puntos x e y como …

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