Preguntas etiquetadas con machine-learning

Estoy tratando de tener una idea de cómo LDA 'encaja' dentro de otras técnicas de aprendizaje supervisado. Ya he leído algunas de las publicaciones de LDA-esque aquí sobre LDA. Ya estoy familiarizado con el perceptrón, pero solo estoy aprendiendo LDA ahora. ¿Cómo 'encaja' LDA en la familia de algoritmos de …

9 machine-learning  classification  discriminant-analysis  supervised-learning 

Estoy estudiando diferentes métodos de estimación puntual y leí que cuando usamos estimaciones MAP vs ML, cuando usamos un "uniforme previo", las estimaciones son idénticas. ¿Alguien puede explicar qué es un "uniforme" anterior y dar algunos ejemplos (simples) de cuándo los estimadores MAP y ML serían los mismos?

9 machine-learning  probability  bayesian  estimation  maximum-likelihood 

¿Qué relaciones y diferencias hay entre la teoría del aprendizaje estadístico y la teoría del aprendizaje computacional ? ¿Son sobre el mismo tema? ¿Resolver los mismos problemas y usar los mismos métodos? Por ejemplo, el primero dice que es la teoría de la predicción (regresión, clasificación, ...).

9 machine-learning  statistical-learning  artificial-intelligence 

No estoy seguro de si esta pregunta es totalmente apropiada aquí, de lo contrario, elimínela. Soy un estudiante graduado en economía. Para un proyecto que investiga problemas en seguros sociales, tengo acceso a una gran cantidad de informes de casos administrativos (> 200k) que se ocupan de las evaluaciones de …

9 machine-learning  data-mining  econometrics  text-mining  natural-language 

Estoy interesado en vincular registros en 2 conjuntos de datos por nombre, apellido y año de nacimiento. ¿Podría esto ser factible con el algoritmo EM, y si es así, cómo? Considere el siguiente registro en el 1er como ejemplo: Carl McCarthy, 1967. Buscaré en todos los registros del segundo conjunto …

9 machine-learning  stata  expectation-maximization  record-linkage  perl 

Estaba leyendo este libro Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático de Bishop. Tuve una confusión relacionada con una derivación del sistema dinámico lineal. En SUD asumimos que las variables latentes son continuas. Si Z denota las variables latentes y X denota las variables observadas p(zn|zn−1)=N(zn|Azn−1,τ)p(zn|zn−1)=N(zn|Azn−1,τ)p(z_n|z_{n-1}) = N(z_n|Az_{n-1},\tau) p(xn|zn)=N(xn,Czn,Σ)p(xn|zn)=N(xn,Czn,Σ)p(x_n|z_n) = N(x_n,Cz_n,\Sigma) …

9 machine-learning  linear-model  kalman-filter  pattern-recognition  graphical-model 

¿Cómo se puede determinar la tasa de aprendizaje óptima para el descenso de gradiente? Estoy pensando que podría ajustarlo automáticamente si la función de costo devuelve un valor mayor que en la iteración anterior (el algoritmo no convergerá), pero no estoy realmente seguro de qué nuevo valor debería tomar.

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Considere el problema de filtrado colaborativo. Tenemos una matriz de tamaño #users * #items. si al usuario me gusta el elemento j, si al usuario no le gustan los elementos j ysi no hay datos sobre el par (i, j) Queremos predecir para futuros usuarios, pares de elementos.MMMMi,j=1Mi,j=1M_{i,j} = 1Mi,j=0Mi,j=0M_{i,j} …

9 machine-learning  recommender-system  matrix-decomposition 

Configuración Muchos algoritmos operan en una sola relación o tabla, mientras que muchas bases de datos del mundo real almacenan información en varias tablas (Domingos, 2003). Pregunta ¿Qué tipos de algoritmos aprenden bien de múltiples tablas (relacionales)? En particular, estoy interesado en los algoritmos que son aplicables a las tareas …

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Para la tarea de modelado de abandono que estaba considerando: Calcule k grupos para los datos Construya k modelos para cada grupo individualmente. La razón de esto es que no hay nada que demostrar, que la población de subsistemas es homogénea, por lo que es razonable suponer que el proceso …

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En el documento original de pLSA, el autor, Thomas Hoffman, establece un paralelismo entre las estructuras de datos de pLSA y LSA que me gustaría discutir con usted. Antecedentes: Inspirándose en la recuperación de información, supongamos que tenemos una colección de documentos y un vocabulario de términosNNND={d1,d2,....,dN}D={d1,d2,....,dN}D = \lbrace d_1, …

9 machine-learning  conditional-probability  svd  information-retrieval  lsa 

Cuando se usa libsvm, el parámetro es un parámetro para la función del núcleo. Su valor predeterminado se configura como γ = 1γγ\gammaγ= 1Número de características.γ=1Número de características.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} ¿Existe alguna guía teórica para configurar este parámetro además de los métodos existentes, por ejemplo, la búsqueda de …

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Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las …

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Estoy comenzando mi viaje de doctorado, y el objetivo final que me propuse es desarrollar ANN que supervisen el entorno en el que trabajan y ajusten dinámicamente su arquitectura al problema en cuestión. La implicación obvia es la temporalidad de los datos: si el conjunto de datos no es continuo …

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Los siguientes injertos se toman de este artículo . Soy novato en bootstrap e intento implementar el bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para el modelo mixto lineal con R bootpaquete. Código R Aquí está mi Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + …

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