Preguntas etiquetadas con machine-learning

He tomado un curso de ML anteriormente, pero ahora que estoy trabajando con proyectos relacionados con ML en mi trabajo, estoy luchando bastante para aplicarlo. Estoy seguro de que lo que estoy haciendo ha sido investigado / tratado anteriormente, pero no puedo encontrar temas específicos. Todos los ejemplos de aprendizaje …

11 machine-learning  references  train  application 

Estaba leyendo el documento de normalización por lotes [1] y tenía una sección donde se muestra un ejemplo, tratando de mostrar por qué la normalización debe hacerse con cuidado. Honestamente, no puedo entender cómo funciona el ejemplo y estoy realmente muy curioso por entender que se escriben tanto como puedo. …

11 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network 

Recientemente, vimos la aparición de la Red Neural Residual, en la que cada capa consta de un módulo computacional y una conexión de acceso directo que preserva la entrada a la capa, como la salida de la capa i-ésima muestra: y i + 1 = c i + y i …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent  residual-networks 

¿Alguien ha intentado verificar si ajustar un modelo Elastic Net con ElasticNetscikit-learn en Python y glmneten R en el mismo conjunto de datos produce resultados aritméticos idénticos? He estado experimentando con muchas combinaciones de los parámetros (dado que las dos funciones difieren en los valores predeterminados que pasan a los …

11 machine-learning  scikit-learn  glmnet  elastic-net 

El papel está aquí . La política de implementación ... es una política lineal de softmax basada en características locales rápidas, calculadas incrementalmente y basadas en patrones ... No entiendo qué es la política de implementación y cómo se relaciona con la red de políticas de seleccionar un movimiento. ¿Alguna …

11 machine-learning  monte-carlo  reinforcement-learning  games 

Sé lo básico sobre SVM y SVR, pero aún no entiendo cómo encaja el problema de encontrar un hiperplano que maximice el margen en SVR. Segundo, leí algo sobre usado como margen de tolerancia en SVR. Qué significa eso?ϵϵ\epsilon Tercero, ¿hay alguna diferencia entre los parámetros de la función de …

11 regression  machine-learning  svm 

Siempre he leído el término interacción en el contexto de regresión. ¿Deberíamos considerar también las interacciones con diferentes modelos, por ejemplo, knn o svm? Si hay , 100 o incluso más funciones y digamos 1000 observaciones, ¿cuál es la forma habitual de encontrar interacciones útiles? Prueba todas las combinaciones? ¿O …

11 machine-learning  interaction  terminology 

Estoy buscando recursos (libros, apuntes de clase, etc.) sobre técnicas que pueden manejar datos que tienen múltiples objetivos (Ej: tres variables dependientes: 2 discretas y 1 continua). ¿Alguien tiene algún recurso / conocimiento sobre esto? Sé que es posible usar redes neuronales para esto.

11 regression  machine-learning  predictive-models  references 

Estoy tratando de incrustar aproximadamente 60 millones de frases en un espacio vectorial , luego calcular la similitud de coseno entre ellas. He estado usando sklearn's CountVectorizercon una función de tokenizador personalizada que produce unigramas y bigrams. Resulta que para obtener representaciones significativas, tengo que permitir un gran número de …

11 machine-learning  natural-language  word2vec  word-embeddings  cosine-similarity 

Supongamos que quiero aprender un clasificador que toma un vector de números como entrada y le da una etiqueta de clase como salida. Mis datos de entrenamiento consisten en una gran cantidad de pares de entrada-salida. Sin embargo, cuando vengo a probar algunos datos nuevos, estos datos generalmente solo están …

11 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

Estoy usando el proceso Gaussiano (GP) para la regresión. En mi problema, es bastante común que dos o más puntos de datos estén cerca uno del otro, relativamente a la longitud escalas del problema. Además, las observaciones pueden ser extremadamente ruidosas. Para acelerar los cálculos y mejorar la precisión de …

11 regression  machine-learning  gaussian-process 

Estoy revisando la sección LAB §6.6 sobre Regresión de cresta / lazo en el libro 'Una introducción al aprendizaje estadístico con aplicaciones en R' de James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013). Más específicamente, estoy tratando de aplicar el Ridgemodelo scikit-learn al conjunto de datos 'Hitters' del paquete R 'ISLR'. He creado …

11 r  machine-learning  scikit-learn  regression 

Suponga que dos clases y tienen un atributo tienen distribución y . si tenemos igual para la siguiente matriz de costos:C1C1C_1C2C2C_2xxxN(0,0.5)N(0,0.5) \cal{N} (0, 0.5)N(1,0.5)N(1,0.5) \cal{N} (1, 0.5)P(C1)=P(C2)=0.5P(C1)=P(C2)=0.5P(C_1)=P(C_2)=0.5 L=[010.50]L=[00.510]L= \begin{bmatrix} 0 & 0.5 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} ¿Por qué, es el umbral para el clasificador de riesgo mínimo (costo)?x0&lt;0.5x0&lt;0.5x_0 < …

11 machine-learning  classification  bayesian  normal-distribution  bivariate 

¿Puede alguien explicarme cuándo usar la impureza de Gini y la ganancia de información para los árboles de decisión? ¿Me puede dar situaciones / ejemplos de cuándo es mejor usar cuál?

11 machine-learning  classification  data-mining  cart 

Estoy desarrollando una aplicación de pronóstico cuyo propósito es permitir que un importador pronostique la demanda de sus productos de su red de distribuidores de clientes. Las cifras de ventas son un buen proxy de la demanda, siempre que haya un inventario adecuado para satisfacer la demanda. Sin embargo, cuando …

11 r  regression  machine-learning  censoring