Preguntas etiquetadas con machine-learning

Últimamente he tratado de aprender más sobre el aprendizaje en línea (¡es absolutamente fascinante!), Y un tema que no he podido entender es cómo pensar en la selección de modelos en contextos fuera de línea en línea. Específicamente, supongamos que entrenamos un clasificadorSSS fuera de línea, basado en un conjunto …

11 machine-learning  model-selection  online 

Soy un recién llegado al aprendizaje automático (también algunas estadísticas), he estado aprendiendo conocimiento (algoritmos de aprendizaje supervisados ​​/ no supervisados, métodos de optimización relevantes, regularizaciones, algunas filosofías (como el equilibrio de sesgo-varianza)) por un tiempo. Sé que sin ninguna práctica real, no obtendría una comprensión profunda de esas cosas …

11 machine-learning  algorithms 

Estoy haciendo ML en mi universidad, y el profesor mencionó el término Expectativa (E), mientras intentaba explicarnos algunas cosas sobre los procesos gaussianos. Pero por la forma en que lo explicó, entendí que E es lo mismo que la media μ. ¿Entendí bien? Si es lo mismo, ¿sabe por qué …

11 machine-learning  gaussian-process  linear-algebra 

Encontré un tutorial muy útil sobre el algoritmo EM . El ejemplo y la imagen del tutorial es simplemente brillante. Pregunta relacionada sobre el cálculo de probabilidades ¿cómo funciona la maximización de expectativas? Tengo otra pregunta sobre cómo conectar la teoría descrita en el tutorial con el ejemplo. Durante el …

11 machine-learning  clustering  algorithms  natural-language 

¿Existe una estrategia para elegir la cantidad de árboles en un GBM? Específicamente, el ntreesargumento en Rla gbmfunción de. No veo por qué no debe establecer ntreesel valor razonable más alto. Me di cuenta de que una mayor cantidad de árboles reduce claramente la variabilidad de los resultados de múltiples …

11 r  machine-learning  gbm 

No estoy seguro de si esto es apropiado para este sitio, pero estoy comenzando mi MSE en ciencias de la computación (BS en matemáticas aplicadas) y quiero obtener una sólida formación en aprendizaje automático (lo más probable es que busque un doctorado). Uno de mis intereses secundarios son las redes …

11 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  references 

Tengo un problema de clasificación binaria y experimento diferentes clasificadores en él: quiero comparar los clasificadores. ¿Cuál es una mejor medida de AUC o precisión? ¿Y por qué? Raondom Forest: AUC: 0.828 Accuracy: 79.6667 % SVM: AUC: 0.542 Accuracy: 85.6667 %

11 machine-learning  classification  auc 

Recientemente me dijeron que el proceso que seguí (componente de una Tesis de EM) podría verse como un ajuste excesivo. Estoy buscando obtener una mejor comprensión de esto y ver si otros están de acuerdo. El objetivo de esta parte del documento es Compare el rendimiento de los árboles de …

11 machine-learning  data-mining  predictive-models 

Estoy leyendo este documento sobre Procesos Wishart Generalizados (GWP). El documento calcula las covarianzas entre diferentes variables aleatorias (siguiendo el Proceso Gaussiano ) utilizando la función de covarianza exponencial al cuadrado, es decir, . Luego dice que esta matriz de covarianza sigue a GWP.K(x,x′)=exp(−|(x−x′)|22l2)K(x,x′)=exp⁡(−|(x−x′)|22l2)K(x,x') = \exp\left(-\frac{|(x-x')|^2}{2l^2}\right) Solía ​​pensar que una …

11 machine-learning  normal-distribution  covariance  wishart  nonparametric-bayes 

Estoy entrenando un proceso gaussiano con un núcleo ARD con muchos parámetros maximizando la capacidad marginal de los datos, en lugar de la validación cruzada. Sospecho que es demasiado adecuado. ¿Cómo puedo probar esta sospecha en un contexto bayesiano?

11 machine-learning  cross-validation  gaussian-process 

Probablemente estoy lidiando con un problema que probablemente se haya resuelto cientos de veces antes, pero no estoy seguro de dónde encontrar la respuesta. Cuando mediante regresión logística, dadas muchas características tratando de predecir un valor categórico binario y , estoy interesado en seleccionar un subconjunto de las características que …

11 machine-learning  logistic  classification 

Un ejemplo de una buena medida de la separabilidad de clases en estudiantes discriminantes lineales es la relación discriminante lineal de Fisher. ¿Existen otras métricas útiles para determinar si los conjuntos de características proporcionan una buena separación de clases entre las variables de destino? En particular, estoy interesado en encontrar …

11 machine-learning  classification  feature-selection  discriminant-analysis 

¿Alguien puede explicarme el concepto de distancia de Mahalanobis? Por ejemplo, ¿cuál es la distancia de Mahalanobis entre dos puntos x e y, y especialmente, cómo se interpreta para el reconocimiento de patrones?

11 machine-learning  mathematical-statistics  distance-functions 

¿Cuáles son las aplicaciones o ventajas de las técnicas de regresión de reducción de dimensiones (DRR) o de reducción supervisada de dimensionalidad (SDR) sobre las técnicas de regresión tradicionales (sin ninguna reducción de dimensionalidad)? Esta clase de técnicas encuentra una representación de baja dimensión del conjunto de características para el …

11 regression  machine-learning  pca  dimensionality-reduction 

A mediados de la década de 1960, los investigadores se han referido al ajedrez como la " Drosophila de la IA": al igual que la mosca de la fruta, el juego de ajedrez era un problema accesible y relativamente simple para experimentar, lo que a su vez produjo importantes conocimientos …

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