Preguntas etiquetadas con machine-learning

Por ejemplo: Quiero pronosticar valores futuros de una serie temporal basados ​​en valores previos de múltiples series temporales 'utilizando un ANN y / o SVM. Las entradas serán valores rezagados de cada serie de tiempo, y las salidas serán pronósticos de un paso adelante (los pronósticos con horizontes adicionales se …

9 time-series  machine-learning  stationarity  prediction 

¿Cuáles pueden ser buenas técnicas para enfrentar este problema abstracto? Tiene un flujo de datos de una señal continua, como uno de un sensor físico. Esa señal tiene valores reales (discretizados), sin atributo; Se pueden extraer características adictivas (p. ej., potencia, autocorrelación, entropía). Puede asignar una etiqueta de un conjunto …

9 machine-learning  classification  signal-processing  online 

Para explicar por qué tengo esa estúpida pregunta que encontrarás a continuación, debo decir que soy más una persona de aprendizaje automático. Mientras trabajaba en problemas de bioinformática, todo estaba bien. Cuando escuché palabras como "regresión" o "curtosis y asimetría", en el primer caso solo sonreí, en el segundo caso …

9 machine-learning  arima  finance 

Tengo dos preguntas relacionadas con el concepto de "consistencia de aprendizaje" para aquellos que están familiarizados con la teoría del aprendizaje estadístico a la Vapnik. Pregunta 1. El proceso de aprendizaje se llama consistente (para la clase de funcionesFF\mathcal{F} y distribución de probabilidad PPP) Si Remp(f∗l)→Pinff∈FR(f),l→∞Remp(fl∗)→Pinff∈FR(f),l→∞ R_{emp}(f^*_l) \buildrel P \over …

9 machine-learning 

Estoy desarrollando sistemas comerciales automatizados para el mercado de valores. El gran desafío ha sido el sobreajuste. ¿Puede recomendarme algunos recursos que describan métodos para medir y evitar el sobreajuste? Comencé con conjuntos de entrenamiento / validación, pero el conjunto de validación siempre se contamina. Además, los datos de la …

9 time-series  machine-learning  dataset  data-mining  validation 

He descargado el código GPML Matlab más reciente GPML Matlab code y he leído la documentación y ejecuté la demostración de regresión sin ningún problema. Sin embargo, estoy teniendo dificultades para entender cómo aplicarlo a un problema de regresión al que me enfrento. El problema de regresión se define de …

9 regression  machine-learning  matlab  gaussian-process 

Quiero realizar análisis de sentimientos en el texto, he revisado varios artículos, algunos de ellos usan "Naive Bayes" y otros son "Recurrent Neural Network (LSTM)" , por otro lado, he visto una biblioteca de Python para el análisis de sentimientos que es nltk Utiliza "Naive Bayes". ¿Alguien puede explicar cuál …

8 machine-learning  neural-networks  python  natural-language 

Hola compañeros de número Quiero generar n puntajes aleatorios (junto con una etiqueta de clase) como si hubieran sido producidos por un modelo de clasificación binaria. En detalle, se requieren las siguientes propiedades: cada puntaje está entre 0 y 1 cada puntaje está asociado con una etiqueta binaria con valores …

8 machine-learning  classification  roc  random-generation 

He visto algunas consultas sobre la agrupación en series de tiempo y específicamente sobre la agrupación, pero no creo que respondan a mi pregunta. Antecedentes: quiero agrupar genes en un experimento de curso de tiempo en levadura. Hay cuatro puntos de tiempo dicen: t1 t2 t3 y t4 y el …

8 r  machine-learning  clustering  microarray 

Mi pregunta es acerca de la validación cruzada cuando hay muchas más variables que observaciones. Para arreglar ideas, propongo restringir al marco de clasificación en una dimensión muy alta (más características que observación). Problema: Suponga que para cada variable tiene una medida de importancia que medir exactamente el interés de …

8 machine-learning  classification  cross-validation 

No entiendo cuál es el propósito del árbol de decisión? A mi modo de ver, es una serie de if-else. ¿Por qué no uso if-else en lugar de usar un árbol de decisión? ¿Es porque disminuye la complejidad de mi código? Todavía estoy libre de calcular la entropía y la …

8 machine-learning 

¿Tendría sentido equipar un modelo a propósito? Digamos que tengo un caso de uso donde sé que los datos no variarán mucho con respecto a los datos de entrenamiento. Estoy pensando aquí en la predicción del tráfico, donde el estado del tráfico sigue un conjunto fijo de patrones viaje matutino …

8 machine-learning  time-series  forecasting  prediction  overfitting 

Estoy buscando varias medidas de rendimiento para modelos predictivos. Se escribió mucho sobre problemas de uso de precisión, en lugar de algo más continuo para evaluar el rendimiento del modelo. Frank Harrell http://www.fharrell.com/post/class-damage/ proporciona un ejemplo cuando agregar una variable informativa a un modelo conducirá a una caída en la …

8 machine-learning  predictive-models  accuracy 

Cuando se piensa en un histograma como una estimación de la función de densidad, ¿es razonable pensar en el tamaño del contenedor como un parámetro que restringe la estructura local de esa función? Además, ¿hay una mejor manera de articular este razonamiento?

8 machine-learning  distributions  regularization  histogram  binning 

¿Es cierto lo siguiente? sesgo bajo = varianza alta sesgo alto = varianza baja Entiendo el sesgo alto y bajo, pero ¿cómo es diferente la varianza? ¿O son los sinónimos anteriores?

8 machine-learning  neural-networks  variance  sampling  bias