Preguntas etiquetadas con machine-learning

Quiero implementar Adaboost usando Decision Stump. ¿Es correcto tomar tantas decisiones como las características de nuestro conjunto de datos en cada iteración de Adaboost? Por ejemplo, si tengo un conjunto de datos con 24 características, ¿debería tener 24 clasificador de tocones de decisión en cada iteración? ¿O debería elegir al …

11 machine-learning  classification  cart  boosting 

¿El análisis de componentes principales (PCA) elimina el ruido en el conjunto de datos? Si PCA no elimina el ruido en el conjunto de datos, ¿qué hace realmente PCA al conjunto de datos? ¿Alguien puede ayudarme con respecto a este asunto?

11 machine-learning  neural-networks  pca  noise 

Cerrada . Esta pregunta necesita detalles o claridad . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Agregue detalles y aclare el problema editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . Me encuentro con tres medidas estadísticas diferentes para comparar dos conjuntos, en particular para la segmentación en …

11 machine-learning  similarities  dice  segmentation  jaccard-similarity 

Actualmente me encuentro con algunos problemas al analizar un conjunto de datos de tweets con máquinas de vectores de soporte. El problema es que tengo un conjunto de entrenamiento de clase binaria desequilibrado (5: 2); que se espera que sea proporcional a la distribución de clase real. Al predecir, obtengo …

11 machine-learning  classification  svm  unbalanced-classes  precision-recall 

Estoy usando el caretpaquete Rpara entrenar clasificadores binarios SVM. Para la reducción de funciones, estoy preprocesando con PCA usando la función incorporada preProc=c("pca")cuando llamo train(). Aquí están mis preguntas: ¿Cómo selecciona caret los componentes principales? ¿Hay un número fijo de componentes principales que se selecciona? ¿Los componentes principales se seleccionan …

11 r  machine-learning  pca  cross-validation  caret 

Estoy tratando de implementar y aprender un Proceso de Dirichlet para agrupar mis datos (o como la gente de aprendizaje automático habla, estimar la densidad). Leí mucho papel sobre el tema y de alguna manera tuve la idea. Pero todavía estoy confundido; aquí hay una serie de preguntas, 1) ¿Cuál …

11 machine-learning  clustering  dirichlet-process 

A medida que leo en el sitio, la mayoría de las respuestas sugieren que la validación cruzada debe hacerse en algoritmos de aprendizaje automático. Sin embargo, mientras leía el libro "Comprensión del aprendizaje automático", vi que hay un ejercicio que a veces es mejor no usar la validación cruzada. Estoy …

10 machine-learning  self-study  cross-validation 

Esto se cita muy a menudo cuando se menciona la maldición de la dimensionalidad y va (fórmula de la derecha llamada contraste relativo) limre→ ∞var ( | | XreEl | El |kmi[ | El | XreEl | El |k]) =0,entonces: Dmaxkre- Dminkrereminkre→ 0limre→∞var(El |El |XreEl |El |kmi[El |El |XreEl |El …

10 machine-learning  distance-functions  high-dimensional 

Estoy tratando de probar la capacidad del bosque aleatorio para clasificar muestras entre 2 grupos; Hay 54 muestras y un número variable de variables utilizadas para la clasificación. Me preguntaba por qué las estimaciones de fuera de bolsa (OOB) pueden variar hasta un 5% entre sí, incluso cuando estoy usando …

10 machine-learning  random-forest 

He estado en algunas charlas de estadísticas recientemente sobre el Lazo (regularización) y un punto que sigue surgiendo es que realmente no entendemos por qué funciona el Lazo o por qué funciona tan bien. Me pregunto a qué se refiere esta declaración. Obviamente, entiendo por qué el Lazo funciona técnicamente, …

10 machine-learning  lasso  regularization 

En el curso de aprendizaje automático de Andrew Ng, usa esta fórmula: ∇UNAt r ( A B ATC) = CA B + CTA BT∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT\nabla_A tr(ABA^TC) = CAB + C^TAB^T y él hace una prueba rápida que se muestra a continuación: ∇UNAt r ( A B ATC)= ∇UNAt r ( f( …

10 machine-learning  matrix  derivative 

En términos de la diferencia entre la red neuronal y el aprendizaje profundo, podemos enumerar varios elementos, como la inclusión de más capas, un conjunto de datos masivo, un hardware de computadora potente para hacer posible el entrenamiento del modelo complicado. Además de estos, ¿hay alguna explicación más detallada sobre …

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  deep-belief-networks 

Si bien he hecho algo de programación con máquinas Boltzmann en una clase de física, no estoy familiarizado con su caracterización teórica. Por el contrario, sé una cantidad modesta sobre la teoría de los modelos gráficos (sobre los primeros capítulos del libro Graphical Models de Lauritzen ). Pregunta: ¿Existe alguna …

10 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  graphical-model  rbm 

Esta es la puntuación F beta: Fβ=(1+β2)⋅precision⋅recall(β2⋅precision)+recallFβ=(1+β2)⋅precision⋅recall(β2⋅precision)+recallF_\beta = (1 + \beta^2) \cdot \frac{\mathrm{precision} \cdot \mathrm{recall}}{(\beta^2 \cdot \mathrm{precision}) + \mathrm{recall}} El artículo de Wikipedia dice que .FβFβF_\beta "measures the effectiveness of retrieval with respect to a user who attaches β times as much importance to recall as precision" No entendí la …

10 machine-learning  precision-recall  model-evaluation 

¿Es posible entrenar la red neuronal para dibujar en cierto estilo? (Por lo tanto, toma una imagen y la vuelve a dibujar en un estilo para el que fue entrenada). ¿Existe alguna tecnología aprobada para este tipo de cosas? Sé sobre el algoritmo DeepArt. Es bueno llenar la imagen principal …

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning