Preguntas etiquetadas con machine-learning

¿Cuál es la diferencia entre una red neuronal recurrente y de retroalimentación ? ¿Por qué usarías uno sobre el otro? ¿Existen otras topologías de red?

59 machine-learning  neural-networks  terminology  rnn  topologies 

Encontré dos preguntas aquí y aquí sobre este problema, pero todavía no hay una respuesta o explicación obvia. Hago cumplir el mismo problema donde el error de validación es menor que el error de entrenamiento en mi red neuronal de convolución. Qué significa eso?

58 machine-learning  mathematical-statistics  neural-networks  cross-validation 

Encuentro recursos como el Probability and Statistics Cookbook y The R Reference Card for Data Mining increíblemente útiles. Obviamente, sirven como referencias, pero también me ayudan a organizar mis pensamientos sobre un tema y comprender el terreno. P: ¿Existe algo así como estos recursos para los métodos de aprendizaje automático? …

57 machine-learning  references 

Tanto PCA como autoencoder pueden reducir la degradación, entonces, ¿cuál es la diferencia entre ellos? ¿En qué situación debo usar uno sobre otro?

56 machine-learning  pca  neural-networks  autoencoders 

Soy nuevo en el área de aprendizaje profundo y para mí el primer paso fue leer artículos interesantes del sitio deeplearning.net. En artículos sobre aprendizaje profundo, Hinton y otros hablan principalmente de aplicarlo a problemas de imagen. ¿Puede alguien intentar responderme? ¿Se puede aplicar al problema de predecir valores de …

54 time-series  machine-learning  prediction  deep-learning  deep-belief-networks 

Para mí, parece que la validación de suspensión es inútil. Es decir, dividir el conjunto de datos original en dos partes (capacitación y evaluación) y usar el puntaje de evaluación como medida de generalización es algo inútil. La validación cruzada K-fold parece dar mejores aproximaciones de generalización (ya que entrena …

54 machine-learning  cross-validation  validation 

En el aprendizaje estadístico, implícita o explícitamente, siempre se supone que el conjunto de entrenamiento D={X,y}D={X,y}\mathcal{D} = \{ \bf {X}, \bf{y} \} está compuesto de NNN tuplas de entrada / respuesta (Xi,yi)(Xi,yi)({\bf{X}}_i,y_i) que se extraen independientemente de la misma distribución conjunta P(X,y)P(X,y)\mathbb{P}({\bf{X}},y) con p(X,y)=p(y|X)p(X)p(X,y)=p(y|X)p(X) p({\bf{X}},y) = p( y \vert {\bf{X}}) …

54 machine-learning  cross-validation  non-independent  iid 

Estoy considerando usar bibliotecas de Python para hacer mis experimentos de Machine Learning. Hasta ahora, había estado confiando en WEKA, pero en general he estado bastante insatisfecho. Esto se debe principalmente a que he encontrado que WEKA no está tan bien respaldado (muy pocos ejemplos, la documentación es escasa y …

53 machine-learning  python 

Ya teníamos varias preguntas sobre datos desequilibrados al usar regresión logística , SVM , árboles de decisión , embolsado y una serie de otras preguntas similares, ¡lo que lo convierte en un tema muy popular! Desafortunadamente, cada una de las preguntas parece ser específica del algoritmo y no encontré ninguna …

53 machine-learning  classification  predictive-models  unbalanced-classes 

Una buena práctica común en Machine Learning es hacer la normalización de características o la estandarización de datos de las variables predictoras, eso es todo, centrar los datos restando la media y normalizarlos dividiendo por la varianza (o la desviación estándar también). Para la autocontención y, a mi entender, hacemos …

52 machine-learning  normalization  standardization  multidimensional-scaling 

Muchos autores de artículos que leí afirman que las SVM son una técnica superior para enfrentar su problema de regresión / clasificación, conscientes de que no podrían obtener resultados similares a través de las NN. A menudo, la comparación establece que SVM, en lugar de NN, Tener una fuerte teoría …

52 machine-learning  svm  neural-networks 

Tengo un conjunto de datos en forma de (características, salida binaria 0 o 1), pero 1 ocurre muy raramente, por lo que al predecir siempre 0, obtengo una precisión entre 70% y 90% (dependiendo de los datos particulares que mire) ) Los métodos de ML me dan la misma precisión, …

52 machine-learning  classification  binary-data  unbalanced-classes 

Estoy construyendo modelos de regresión. Como paso de preprocesamiento, escalo los valores de mis características para que tengan una media 0 y una desviación estándar 1. ¿Es necesario normalizar también los valores objetivo?

52 regression  machine-learning 

Algunos materiales que he visto sobre el aprendizaje automático dicen que es una mala idea abordar un problema de clasificación a través de la regresión. Pero creo que siempre es posible hacer una regresión continua para ajustar los datos y truncar la predicción continua para obtener clasificaciones discretas. Entonces, ¿por …

51 regression  machine-learning  classification 

Breve definición de impulso : ¿Puede un conjunto de estudiantes débiles crear un solo estudiante fuerte? Un alumno débil se define como un clasificador que solo está ligeramente correlacionado con la clasificación verdadera (puede etiquetar ejemplos mejor que adivinar al azar). Breve definición de bosque aleatorio : Random Forests cultiva …

51 machine-learning  random-forest  boosting  bagging