Qual modelo de aprendizado de máquina ou aprendizado profundo ( deve ser supervisionado ) será o mais adequado para reconhecer padrões nos mercados financeiros? O que quero dizer com reconhecimento de padrões no mercado financeiro: A imagem a seguir mostra como um padrão de amostra (isto é, cabeça...
Eu tenho os seguintes dados para um pequeno projeto paralelo. É de um acelerômetro sentado em cima de uma lavadora / secadora e eu gostaria que ele me dissesse quando a máquina terminasse. x são os dados de entrada (movimento x / y / z como um valor), y é o rótulo ativado / desativado Como os...
Eu tenho uma rede neural simples (NN) para a classificação MNIST. Inclui 2 camadas ocultas, cada uma com 500 neurônios. Portanto, as dimensões do NN são: 784-500-500-10. ReLU é usado em todos os neurônios, softmax é usado na saída e entropia cruzada é a função de perda. O que me intriga é por que...
Eu sei que é Polynomial Logistic Regressionpossível aprender facilmente dados típicos como a seguinte imagem: Fiquei pensando se os dois dados a seguir também podem ser aprendidos usando ou não. Polynomial Logistic Regression Acho que tenho que adicionar mais explicações. Assuma a primeira...
Treinei uma rede convolucional para classificar as imagens de um componente mecânico como boas ou defeituosas. Embora a precisão do teste fosse alta, percebi que o modelo tinha um desempenho ruim em imagens com iluminação ligeiramente diferente. Os recursos que estou tentando detectar são sutis, e...
Eu tenho um grande conjunto de dados e uma semelhança de cosseno entre eles. Eu gostaria de agrupá-los usando a semelhança de cosseno que reúne objetos semelhantes sem precisar especificar antecipadamente o número de clusters que eu espero. Eu li a documentação do sklearn do DBSCAN e da Affinity...
Eu li esta pergunta: Como interpretar a saída de importância do XGBoost? sobre os três tipos diferentes de importância dos recursos: frequência (chamada "peso" no Python XGBoost), ganho e cobertura. No meu caso, eu tenho um recurso, Gender, que tem uma importância muito baixa com base na métrica...
Eu tenho construído alguns modelos para um projeto, mas não consigo entender a matemática dos algoritmos Adagrad e Adadelta. Entendo como funciona a descida do gradiente de baunilha e escrevi um código para fazê-lo funcionar com êxito. Ficarei grato se alguém me explicar essas duas coisas ou...
Eu tenho jogado com um algoritmo que aprende a jogar tictactoe. O pseudocódigo básico é: repeat many thousand times { repeat until game is over { if(board layout is unknown or exploring) { move randomly } else { move in location which historically gives highest reward } } for each step in...
Estou aprendendo o Tensorflow e deparei-me com diferentes colunas de recursos usadas no Tensorflow. Desses tipos, dois são categorical_identity_columne indicator_column. Ambos foram definidos da mesma maneira. Tanto quanto eu entendo, ambos convertem a coluna categórica em uma coluna codificada...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico do Data Science Stack Exchange. Fechado há 2 anos . Gostaria de eliminar todas as...
Estou tentando adicionar o GAE à minha implementação A2C há algum tempo, mas não consigo entender como isso funciona. Pelo que entendi, é que reduz a variação da função de estimativa de vantagem por meio de 'média' (ou generalização) das vantagens baseadas nos valores da distribuição. Tentei...
Estou estudando aprendizado de máquina com as palestras de Andrew Ng Stanford e me deparei com a teoria das dimensões do VC. De acordo com as palestras e o que entendi, a definição da dimensão VC pode ser dada como, Se você puder encontrar um conjunto de pontos, para que ele possa ser quebrado...
Qual é a melhor maneira de categorizar as abordagens desenvolvidas para lidar com o problema de classe de desequilíbrio? Este artigo os categoriza em: Pré-processamento: inclui métodos de superamostragem, subamostragem e híbrido, Aprendizagem sensível ao custo: inclui métodos diretos e...
Por que a medida F geralmente é usada para tarefas de classificação (supervisionadas), enquanto a medida G (ou índice de Fowlkes – Mallows) é geralmente usada para tarefas de agrupamento (não supervisionadas)? A medida F é a média harmônica da precisão e recuperação . A medida G (ou índice de...
Muitas pessoas parecem concordar que Arthur Samuel escreveu ou disse em 1959 que o aprendizado de máquina é o " Campo de estudo que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados ". Por exemplo, a citação está contida nesta página , aquela e no curso de ML de...
Como lidar com um vetor de recurso que pode variar em tamanho? Digamos que por objeto, eu calculo 4 recursos. Para resolver um certo problema de regressão, posso ter 1, 2 ou mais desses objetos (não mais que 10). Assim, o vetor de característica tem 4 * N de comprimento. Como isso é normalmente...
Eu estou familiarizado com os termos alto viés e alta variação e seus efeitos no modelo. Basicamente, seu modelo apresenta alta variação quando é muito complexo e sensível e até mesmo extremos. Mas recentemente me perguntaram o significado do termo Variância no modelo de aprendizado de máquina em...
Atualmente, estou estudando ciência de dados e aprendemos uma variedade estonteante de técnicas básicas de regressão / classificação (linear, logística, árvores, splines, RNA, SVM, MARS etc.), juntamente com uma variedade de ferramentas extras (bootstrapping, reforço, ensacamento, conjunto, cume /...
Com base no TPR e no FPR, gero a curva ROC para o meu modelo de classificação binária. Eu não sei, como calcular o valor da AUC. Eu seria de grande ajuda para mim, se você puder me ajudar a calcular o valor da