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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Uso de validación cruzada anidada
La página de Scikit Learn sobre Selección de modelos menciona el uso de validación cruzada anidada: >>> clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=dict(gamma=gammas), ... n_jobs=-1) >>> cross_validation.cross_val_score(clf, X_digits, y_digits) Se realizan dos bucles de validación cruzada en paralelo: uno mediante el estimador GridSearchCV para establecer gamma y el otro mediante cross_val_score para …


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¿Buenos resúmenes (reseñas, libros) sobre diversas aplicaciones de la cadena de Markov Monte Carlo (MCMC)?
¿Hay buenos resúmenes (reseñas, libros) sobre diversas aplicaciones de la cadena de Markov Monte Carlo (MCMC)? He visto a Markov Chain Monte Carlo en la práctica , pero este libro parece un poco viejo. ¿Hay más libros de actualización sobre diversas aplicaciones de MCMC en áreas como aprendizaje automático, visión …


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¿Cómo comenzar a leer sobre minería de datos?
Soy un novato que comenzará a leer sobre minería de datos. Tengo conocimientos básicos de IA y estadísticas. Dado que muchos dicen que el aprendizaje automático también juega un papel importante en la minería de datos, ¿es necesario leer sobre el aprendizaje automático antes de poder continuar con la minería …


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Significación estadística (valor p) para comparar dos clasificadores con respecto al (promedio) ROC AUC, sensibilidad y especificidad
Tengo un conjunto de prueba de 100 casos y dos clasificadores. Generé predicciones y calculé ROC AUC, sensibilidad y especificidad para ambos clasificadores. Pregunta 1: ¿Cómo puedo calcular el valor p para verificar si uno es significativamente mejor que el otro con respecto a todos los puntajes (ROC AUC, sensibilidad, …



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