Estadísticas y Big Data supervised-learning

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¿El descenso de gradiente no encuentra solución a los mínimos cuadrados ordinarios en este conjunto de datos?

He estado estudiando la regresión lineal y la probé en el siguiente conjunto {(x, y)}, donde x especificó el área de la casa en pies cuadrados e y especificó el precio en dólares. Este es el primer ejemplo en Andrew Ng Notes . 2104,400 1600,330 2400,369 1416,232 3000,540 Desarrollé un …

12 regression least-squares gradient-descent supervised-learning

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Extracción automática de palabras clave: uso de similitudes de coseno como características

Tengo una matriz de términos de documentos , y ahora me gustaría extraer palabras clave para cada documento con un método de aprendizaje supervisado (SVM, Naive Bayes, ...). En este modelo, ya uso Tf-idf, etiqueta Pos, ...METROMETROM Pero ahora me pregunto sobre nexts. Tengo una matriz con las similitudes de …

12 text-mining feature-construction supervised-learning cosine-distance cosine-similarity

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Prueba exacta de Fisher y distribución hipergeométrica

Quería entender mejor la prueba exacta del pescador, así que ideé el siguiente ejemplo de juguete, donde f y m corresponde a machos y hembras, y n e y corresponden a "consumo de refrescos" de esta manera: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, esta es …

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¿Aprendizaje supervisado con datos inciertos?

¿Existe una metodología existente para aplicar un modelo de aprendizaje supervisado a un conjunto de datos incierto? Por ejemplo, supongamos que tenemos un conjunto de datos con clases A y B: +----------+----------+-------+-----------+ | FeatureA | FeatureB | Label | Certainty | +----------+----------+-------+-----------+ | 2 | 3 | A | 50% …

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Aprendizaje incremental para modelos de clasificación en R

Supongamos que tengo un clasificador (podría ser cualquiera de los clasificadores estándar como árbol de decisión, bosque aleatorio, regresión logística, etc.) para la detección de fraude usando el siguiente código library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # A very basic classifier Say, Y is …

11 classification supervised-learning

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Técnica de aprendizaje automático para aprender patrones de cuerdas

Tengo una lista de palabras, que pertenecen a diferentes categorías autodefinidas. Cada categoría tiene su propio patrón (por ejemplo, uno tiene una longitud fija con caracteres especiales, otro existe de caracteres que aparecen solo en esta categoría de "palabra", ...). Por ejemplo: "ABC" -> type1 "ACC" -> type1 "a8 219" …

11 machine-learning classification similarities supervised-learning

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Modelos de clasificación más interpretables

Excepto los árboles de decisión y la regresión logística, ¿qué otros modelos de clasificación proporcionan una buena interpretación? No estoy interesado en la precisión u otros parámetros, solo la interpretación de los resultados es importante.

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Cómo encontrar pesos para una medida de disimiliaridad

Quiero aprender (deducir) los pesos de los atributos para mi medida de disimilitud que puedo usar para la agrupación. Tengo algunos ejemplos de pares de objetos que son "similares" (deben estar en el mismo grupo), así como algunos ejemplos ( c i , d i ) de pares de objetos …

9 clustering similarities supervised-learning semi-supervised

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¿Cómo encontrar y evaluar la discretización óptima para la variable continua con el criterio

Tengo un conjunto de datos con variable continua y una variable objetivo binaria (0 y 1). Necesito discretizar las variables continuas (para la regresión logística) con respecto a la variable objetivo y con la restricción de que la frecuencia de observación en cada intervalo debe estar equilibrada. Intenté algoritmos de …

9 r machine-learning chi-squared discrete-data supervised-learning

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LDA vs. perceptrón

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

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¿Qué hace que un clasificador clasifique mal los datos? [cerrado]

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 3 años . ¿Podría ser de los datos en sí? ¿O es porque el modelo …

9 classification supervised-learning

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¿Es Random Forest una buena opción para la clasificación de datos desequilibrados? [cerrado]

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 3 años . A pesar del parecido y otros enfoques de variabilidad de datos cada …

9 machine-learning classification data-mining supervised-learning statistical-learning

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Error de entrenamiento en clasificador KNN cuando K = 1

Recibí esta pregunta en un cuestionario, preguntaba cuál sería el error de entrenamiento para un clasificador KNN cuando K = 1. ¿Qué significa el entrenamiento para un clasificador KNN? Mi comprensión sobre el clasificador KNN fue que considera todo el conjunto de datos y asigna a cualquier observación nueva el …

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En el modelo computacional de TensorFlow, ¿es posible implementar algoritmos generales de aprendizaje automático?

https://www.tensorflow.org/ Todos los proyectos en TensorFlow que he visto en GitHub implementan algún tipo de modelo de red neuronal. Dado que TensorFlow es una mejora con respecto al DAG (ya no es acíclico), me preguntaba si alguna deficiencia inherente lo hace inadecuado para el modelo general de aprendizaje automático. En …

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