Preguntas etiquetadas con machine-learning

Soy nuevo en el aprendizaje automático, así que estoy tratando de encontrar algo de literatura, pero ni siquiera estoy seguro de qué buscar en Google. Mis datos son de la siguiente forma: User A performs Action P User B performs Action Q User C performs Action R ... User C …

12 machine-learning  cross-correlation 

A medida que descubro el aprendizaje automático, veo diferentes técnicas interesantes como: ajusta automáticamente los algoritmos con técnicas como grid search, obtener resultados más precisos mediante la combinación de diferentes algoritmos del mismo "tipo", es decir boosting, obtener resultados más precisos mediante la combinación de diferentes algoritmos (pero no el …

12 machine-learning  algorithms  boosting  stacking  automatic-algorithms 

Entonces, al mirar las redes neuronales de la función de base radial, me di cuenta de que las personas solo recomiendan el uso de 1 capa oculta, mientras que con las redes neuronales de perceptrón multicapa, más capas se consideran mejores. Dado que las redes RBF se pueden entrenar con …

12 machine-learning  neural-networks  rbf-network 

En dos bibliotecas de identificación de idiomas populares, Compact Language Detector 2 para C ++ y el detector de idiomas para java, ambos utilizaron n-gramos (basados ​​en caracteres) para extraer características de texto. ¿Por qué no se usa una bolsa de palabras (una sola palabra / diccionario), y cuál es …

12 machine-learning  classification  text-mining  natural-language 

Estoy estudiando reconocimiento de patrones y aprendizaje automático, y me encontré con la siguiente pregunta. Considere un problema de clasificación de dos clases con igual probabilidad de clase previaP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} y la distribución de instancias en cada clase dada por p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

Encontré muchos artículos que afirman que los métodos de impulso son sensibles a los valores atípicos, pero ningún artículo explica por qué. En mi experiencia, los valores atípicos son malos para cualquier algoritmo de aprendizaje automático, pero ¿por qué los métodos de refuerzo son especialmente sensibles? ¿Cómo clasificarían los siguientes …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

Espero que no haya una respuesta definitiva a esta pregunta. Pero he utilizado varios algoritmos de aprendizaje automático en el pasado y estoy tratando de aprender sobre las redes bayesianas. Me gustaría entender bajo qué circunstancia, o para qué tipo de problemas elegiría usar Bayesian Network sobre otros enfoques.

12 machine-learning  bayesian-network 

¿Hay alguna diferencia entre los términos "red neuronal" y "perceptrón"?

12 machine-learning  neural-networks  terminology  perceptron 

La pregunta: Bootstrapping es superior a jackknifing; Sin embargo, me pregunto si hay casos en los que la navaja es la única o al menos una opción viable para caracterizar la incertidumbre a partir de las estimaciones de los parámetros. Además, en situaciones prácticas, ¿qué tan sesgado / inexacto es …

12 machine-learning  cross-validation  bootstrap  maximum-entropy  jackknife 

Me gustaría saber las diferencias entre la Regresión logística aleatoria (RLR) y la Regresión logística simple (LR), por lo tanto, estoy leyendo un artículo "Selección de estabilidad" de Meinshausen, et al. ; Sin embargo, no entiendo qué es RLR y cuáles son las diferencias entre RLR y LR. ¿Alguien podría …

12 machine-learning  logistic 

Por lo que he leído: Supervisión distante : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and …

12 machine-learning  terminology  unsupervised-learning  semi-supervised 

Me gustaría aplicar la función de base gaussiana en una implementación de regresión lineal. Lamentablemente, me está costando entender un par de parámetros en la función base. Específicamente y .μμ\muσσ\sigma Mi conjunto de datos es una matriz de 10,000 x 31. 10.000 muestras y 31 características. He leído que "Cada …

12 regression  machine-learning  basis-function 

Actualmente, estoy tratando de analizar un conjunto de datos de documentos de texto que no tiene ninguna verdad fundamental. Me dijeron que puede usar la validación cruzada k-fold para comparar diferentes métodos de agrupación. Sin embargo, los ejemplos que he visto en el pasado utilizan una verdad fundamental. ¿Hay alguna …

12 machine-learning  clustering  cross-validation  unsupervised-learning 

¿Alguien puede señalarme en la dirección de un algoritmo en línea (recursivo) para la regularización de Tikhonov (mínimos cuadrados regularizados)? En una configuración fuera de línea, calcularía usando mi conjunto de datos original donde se encuentra usando la validación cruzada n-fold. Se puede predecir un nuevo valor de y para …

12 regression  machine-learning  least-squares  regularization  online 

Descripción: Deje que el dominio del problema sea la clasificación de documentos donde existe un conjunto de vectores de características, cada uno de los cuales pertenece a 1 o más clases. Por ejemplo, un documento doc_1puede pertenecer a Sportsy Englishcategorías. Pregunta: Usando la red neuronal para la clasificación, ¿cuál sería …

12 machine-learning  neural-networks  natural-language  multilabel