Estadísticas y Big Data supervised-learning

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Desequilibrio de clase en aprendizaje automático supervisado

Esta es una pregunta en general, no específica de ningún método o conjunto de datos. ¿Cómo lidiamos con un problema de desequilibrio de clase en el aprendizaje automático supervisado donde el número de 0 es alrededor del 90% y el número de 1 es alrededor del 10% en su conjunto …

47 machine-learning unbalanced-classes supervised-learning

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¿Diferencia entre GradientDescentOptimizer y AdamOptimizer (TensorFlow)?

He escrito un MLP simple en TensorFlow que está modelando un XOR-Gate . Entonces para: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] debería producir lo siguiente: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] La red tiene una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida …

45 machine-learning neural-networks error gradient-descent supervised-learning

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¿En qué se diferencia softmax_cross_entropy_with_logits de softmax_cross_entropy_with_logits_v2?

Específicamente, supongo que me pregunto acerca de esta declaración: Las futuras versiones principales de TensorFlow permitirán que los gradientes fluyan a la entrada de etiquetas en backprop de forma predeterminada. Que se muestra cuando lo uso tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. En el mismo mensaje me insta a echar un vistazo tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2. Revisé la …

41 machine-learning supervised-learning tensorflow backpropagation

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Aplique incrustaciones de palabras en todo el documento para obtener un vector de características

¿Cómo uso una incrustación de palabras para asignar un documento a un vector de características, adecuado para su uso con aprendizaje supervisado? Una incrustación de palabras asigna cada palabra www a un vector , donde es un número no demasiado grande (por ejemplo, 500). Las incrustaciones de palabras populares incluyen …

38 classification natural-language supervised-learning word2vec word-embeddings

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¿Existe algún problema de aprendizaje supervisado que las redes neuronales (profundas) obviamente no puedan superar a otros métodos?

He visto que la gente ha puesto muchos esfuerzos en SVM y Kernels, y se ven bastante interesantes como iniciadores en Machine Learning. Pero si esperamos que casi siempre podamos encontrar una solución superior en términos de red neuronal (profunda), ¿cuál es el significado de probar otros métodos en esta …

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Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje de refuerzo: conceptos básicos del flujo de trabajo

Aprendizaje supervisado 1) Un humano construye un clasificador basado en entrada y salida de datos 2) Ese clasificador está entrenado con un conjunto de datos de entrenamiento 3) Ese clasificador se prueba con un conjunto de datos de prueba 4) Despliegue si el resultado es satisfactorio Para usarse cuando, "Sé …

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Distinguir entre dos grupos en estadística y aprendizaje automático: prueba de hipótesis versus clasificación versus agrupamiento

Suponga que tengo dos grupos de datos, etiquetados A y B (cada uno con, por ejemplo, 200 muestras y 1 función), y quiero saber si son diferentes. Yo podría: a) realice una prueba estadística (p. ej., prueba t) para ver si son estadísticamente diferentes. b) utilizar aprendizaje automático supervisado (por …

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Aprendizaje no supervisado, supervisado y semi-supervisado

En el contexto del aprendizaje automático, ¿cuál es la diferencia entre aprendizaje sin supervisión aprendizaje supervisado y aprendizaje semi-supervisado? ¿Y cuáles son algunos de los principales enfoques algorítmicos a considerar?

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Análisis diario de series de tiempo

Estoy tratando de hacer análisis de series de tiempo y soy nuevo en este campo. Tengo un recuento diario de un evento del 2006 al 2009 y quiero ajustarle un modelo de serie temporal. Aquí está el progreso que he hecho: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) La trama resultante que obtengo …

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¿Cómo predecir el resultado con solo casos positivos como entrenamiento?

En aras de la simplicidad, digamos que estoy trabajando en el ejemplo clásico de correos electrónicos no deseados / no deseados. Tengo un conjunto de 20000 correos electrónicos. De estos, sé que 2000 son spam, pero no tengo ningún ejemplo de correos electrónicos que no sean spam. Me gustaría predecir …

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¿Cuál es el supuesto múltiple en el aprendizaje semi-supervisado?

Estoy tratando de entender qué significa la suposición múltiple en el aprendizaje semi-supervisado. ¿Alguien puede explicar de una manera simple? No puedo tener la intuición detrás de esto. Dice que sus datos se encuentran en una variedad de baja dimensión incrustada en un espacio de mayor dimensión. No entendí lo …

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¿El aprendizaje supervisado es un subconjunto del aprendizaje de refuerzo?

Parece que la definición de aprendizaje supervisado es un subconjunto de aprendizaje de refuerzo, con un tipo particular de función de recompensa que se basa en datos etiquetados (a diferencia de otra información en el entorno). ¿Es esta una representación precisa?

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¿Qué * es * una red neuronal artificial?

A medida que profundizamos en la literatura sobre redes neuronales , podemos identificar otros métodos con topologías neuromórficas (arquitecturas similares a "redes neuronales"). Y no estoy hablando del teorema de aproximación universal . A continuación se dan ejemplos. Entonces, me hace preguntarme: ¿cuál es la definición de una red neuronal …

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Intervalos de predicción para algoritmos de aprendizaje automático

Quiero saber si el proceso descrito a continuación es válido / aceptable y si hay alguna justificación disponible. La idea: los algoritmos de aprendizaje supervisados no asumen estructuras / distribuciones subyacentes sobre los datos. Al final del día, generan estimaciones puntuales. Espero cuantificar la incertidumbre de las estimaciones de alguna …

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Reducción supervisada de dimensionalidad

Tengo un conjunto de datos que consta de 15 K muestras etiquetadas (de 10 grupos). Quiero aplicar la reducción de dimensionalidad en 2 dimensiones, eso tomaría en consideración el conocimiento de las etiquetas. Cuando uso técnicas de reducción de dimensionalidad no supervisadas "estándar" como PCA, el diagrama de dispersión parece …

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