Dado são os 6 limites de decisão abaixo. Os limites da decisão são linhas violetas. Pontos e cruzamentos são dois conjuntos de dados diferentes. Temos que decidir qual deles é: SVM linear SVM kernelizado (kernel polinomial da ordem 2) Perceptron Regressão logística Rede Neural (1 camada oculta...
Eu tenho esse projeto paralelo onde rastreio os sites de notícias locais do meu país e quero criar um índice de criminalidade e um índice de instabilidade política. Já abordei a parte de recuperação de informações do projeto. Meu plano é fazer: Extração de tópicos não supervisionados. Detecção de...
Estou tentando aprender como usar os campos aleatórios de Markov para segmentar regiões em uma imagem. Não entendo alguns dos parâmetros no MRF ou por que às vezes a maximização de expectativas que realizo não converge para uma solução. A partir teorema de Bayes, eu tenho , onde é o valor de...
Estou treinando um classificador LDA de várias classes com 8 classes de dados. Durante a execução do treinamento, recebo um aviso de: "As variáveis são colineares " Estou recebendo uma precisão de treinamento de mais de 90% . Estou usando a biblioteca scikits-learn no Python para treinar e...
Estou tentando entender o contexto do famoso livro de Minsky e Papert "Perceptrons", de 1969, tão crítico para as redes neurais. Até onde eu sei, ainda não havia outros algoritmos genéricos de aprendizado supervisionado, exceto o perceptron: as árvores de decisão começaram a se tornar realmente...
Eu tenho um conjunto de dados de 120 amostras em uma configuração de validação cruzada de 10 vezes. Atualmente, eu escolho os dados de treinamento do primeiro holdout e faço uma validação cruzada 5 vezes para escolher os valores de gama e C pela pesquisa em grade. Estou usando o SVM com o kernel...
Então, eu sou um novato no campo ML e tento fazer alguma classificação. Meu objetivo é prever o resultado de um evento esportivo. Reuni alguns dados históricos e agora tente treinar um classificador. Eu obtive cerca de 1200 amostras, 0,2 delas foram separadas para fins de teste, outras colocadas na...
O que é modelo nulo em regressão e qual a relação entre modelo nulo e hipótese nula? Para meu entendimento, isso significa Usando "média da variável de resposta" para prever a variável de resposta contínua? Usando a "distribuição de etiquetas" na previsão de variáveis de resposta...
Eu tenho um conjunto de dados de teste altamente desequilibrado. O conjunto positivo consiste em 100 casos, enquanto o conjunto negativo consiste em 1500 casos. No lado do treinamento, eu tenho um pool de candidatos maior: o conjunto de treinamento positivo tem 1200 casos e o conjunto de...
Uma regra de pontuação adequada é uma regra que é maximizada por um modelo 'verdadeiro' e não permite 'hedging' ou jogo do sistema (relatando deliberadamente resultados diferentes, como é a crença verdadeira do modelo para melhorar a pontuação). A pontuação Brier é adequada, a precisão (proporção...
Vamos considerar o problema de classificar o conjunto de dados MNIST. De acordo com a página MNIST da Yann LeCun , 'Ciresan et al.' obteve uma taxa de erro de 0,23% no conjunto de testes MNIST usando a Rede Neural Convolucional. Vamos denotar o treinamento MNIST definido como , o teste MNIST...
Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste...
Estou tentando entender a curva de recall de precisão, entendo o que são precisão e recall, mas o que não entendo é o valor da "linha de base". Eu estava lendo este link https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-precision-recall-plot/ e eu não entendo a parte da linha de...
Qual é o melhor classificador de 2 classes pronto para uso? Sim, acho que essa é a pergunta de um milhão de dólares, e sim, estou ciente do teorema do almoço sem graça e também li as perguntas anteriores: Qual é o melhor classificador de 2 classes pronto para uso para o seu aplicativo? e pior...
Eu sou novo no Machine Learning. No momento, estou usando um classificador Naive Bayes (NB) para classificar textos pequenos em 3 classes como positivos, negativos ou neutros, usando NLTK e python. Depois de realizar alguns testes, com um conjunto de dados composto de 300.000 instâncias (16.924...
Preciso treinar um classificador linear no meu laptop com centenas de milhares de pontos de dados e cerca de dez mil recursos. Quais são as minhas opções? Qual é o estado da arte para esse tipo de problema? Parece que a descida do gradiente estocástico é uma direção promissora, e meu senso é que...
Estou estudando um curso de aprendizado de máquina e os slides das palestras contêm informações que considero contraditórias com o livro recomendado. O problema é o seguinte: existem três classificadores: classificador A, que oferece melhor desempenho na faixa mais baixa dos...
Alguém pode resumir para mim com exemplos possíveis, em que situações o aumento dos dados de treinamento melhora o sistema geral? Quando detectamos que a adição de mais dados de treinamento poderia sobrepor-se aos dados e não fornecer boas precisões nos dados de teste? Essa é uma pergunta muito...
Vi métricas de erro diferentes usadas nas competições do Kaggle: RMS, média quadrada, AUC, entre outras. Qual é a regra geral da escolha de uma métrica de erro, ou seja, como você sabe qual métrica de erro usar para um determinado problema? Existem
Atualmente, estou ajustando florestas aleatórias para um problema de classificação usando o randomForestpacote em R e não tenho certeza sobre como relatar erros de treinamento para esses modelos. Meu erro de treinamento é próximo de 0% quando o computo usando as previsões que recebo com o...