Preguntas etiquetadas con machine-learning

Tengo datos temporales de frecuencias de actividad. Quiero identificar grupos en los datos que indican distintos períodos de tiempo con niveles de actividad similares. Idealmente, quiero identificar los grupos sin especificar el número de grupos a priori. ¿Cuáles son las técnicas de agrupamiento apropiadas? Si mi pregunta no contiene suficiente …

13 machine-learning  clustering 

Entiendo teóricamente (más o menos) cómo funcionarían, pero no estoy seguro de cómo hacerlo utilizando un método de conjunto (como votación, mezclas ponderadas, etc.). ¿Cuáles son buenos recursos para implementar métodos de conjunto? ¿Hay algún recurso en particular con respecto a la implementación en Python? EDITAR: Para aclarar algunos basados …

13 machine-learning  python  ensemble 

Siéntase libre de sustituir las 'revistas' por cualquier otro portal útil de conocimiento. Estoy interesado en vigilar los nuevos desarrollos en el aprendizaje automático, con miras a aplicaciones prácticas. No soy un académico que busca publicar mi propio trabajo (al menos no en este campo), pero sí quiero estar al …

13 machine-learning  references 

¿Hay alguna alternativa rápida al algoritmo EM para aprender modelos con variables latentes (especialmente pLSA)? Estoy de acuerdo con sacrificar la precisión en favor de la velocidad.

13 machine-learning  optimization  expectation-maximization  lsa 

He visto referencias al aprendizaje de la teoría de probabilidad bayesiana en R, y me preguntaba si hay más como esta, ¿quizás específicamente en Python? ¿Orientado hacia el aprendizaje de la teoría de probabilidad bayesiana, inferencia, estimación de máxima verosimilitud, modelos gráficos y el tipo?

13 machine-learning  bayesian  python  graphical-model 

Tomé un curso de probabilidad en la universidad hace unos años, pero ahora estoy revisando algunos algoritmos de aprendizaje automático y algunas de las matemáticas son desconcertantes. Específicamente en este momento, estoy aprendiendo el algoritmo EM (maximización de expectativas) y parece que hay una gran desconexión entre lo que se …

13 probability  machine-learning 

He leído sobre varios algoritmos para resolver problemas de bandidos armados n como -greedy, softmax y UCB1, pero tengo algunos problemas para determinar qué enfoque es mejor para minimizar el arrepentimiento.ϵϵ\epsilon ¿Existe un algoritmo óptimo conocido para resolver el problema del bandido armado n? ¿Existe una elección de algoritmo que …

13 machine-learning  reinforcement-learning  multiarmed-bandit 

Suponga que puede observar "coincidencias" entre compradores y vendedores en un mercado. También puede observar las características de los compradores y vendedores que le gustaría utilizar para predecir futuras coincidencias y hacer recomendaciones a ambos lados del mercado. Para simplificar, suponga que hay N compradores y N vendedores y que …

13 machine-learning 

Me gustaría obtener los coeficientes para el problema LASSO ||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y-X\beta||+\lambda ||\beta||_1. El problema es que las funciones glmnet y lars dan respuestas diferentes. Para la función glmnet pido los coeficientes de en lugar de solo λ , pero aún obtengo respuestas diferentes.λ/||Y||λ/||Y||\lambda/||Y||λλ\lambda ¿Se espera esto? ¿Cuál es la relación entre …

13 r  machine-learning  regression  lasso  regularization 

Estoy usando la descomposición del valor singular como técnica de reducción de dimensionalidad. Dados los Nvectores de dimensión D, la idea es representar las características en un espacio transformado de dimensiones no correlacionadas, lo que condensa la mayor parte de la información de los datos en los vectores propios de …

13 time-series  machine-learning  pca  data-transformation  multivariate-analysis 

Mi pregunta: ¿Por qué el bosque aleatorio considera subconjuntos aleatorios de características para dividir a nivel de nodo dentro de cada árbol en lugar de a nivel de árbol ? Antecedentes: esta es una cuestión de historia. Estaño Kam Ho publicó este trabajo en la construcción de "bosques de decisión", …

13 machine-learning  feature-selection  random-forest  importance  history 

Digamos que nuestro conjunto de datos contiene 1 millón de ejemplos, es decir, , y deseamos utilizar el descenso de gradiente para realizar una regresión logística o lineal en este conjunto de datos.X1, ... , x106 6x1,…,x106x_1, \ldots, x_{10^6} ¿Qué pasa con el método de descenso de gradiente que lo …

13 machine-learning  gradient-descent  large-data 

El clasificador Naive Bayes es el clasificador que asigna elementos a una clase función de la maximización de la posterior para la pertenencia a clases, y supone que las características de los elementos son independientes.C P ( C | x )xxxCCCP(C|x)P(C|x)P(C|x) La pérdida 0-1 es la pérdida que asigna a …

13 machine-learning  bayesian  optimization  naive-bayes  loss-functions 

Soy bastante nuevo en el campo de los procesos gaussianos y cómo se están aplicando en el aprendizaje automático. Sigo leyendo y escuchando sobre las funciones de covarianza que son la atracción principal de estos métodos. Entonces, ¿alguien podría explicar de manera intuitiva lo que está sucediendo en estas funciones …

13 machine-learning  probability  bayesian 

Acabo de cubrir Redes Neuronales Artificiales en el curso de Aprendizaje Automático de Coursera y me gustaría saber más teoría detrás de ellos. La motivación de que imitan la biología me parece un tanto insatisfactoria. En la superficie, parece que en cada nivel reemplazamos las covariables con una combinación lineal …

13 machine-learning  neural-networks  theory