Pelo que entendi, só podemos criar uma função de regressão que esteja dentro do intervalo dos dados de treinamento. Por exemplo (apenas um dos painéis é necessário): Como eu previa o futuro usando um regressor KNN? Novamente, parece aproximar apenas uma função que fica dentro do intervalo dos...
Quando lemos um livro, a compreensão das notações desempenha um papel muito importante na compreensão do conteúdo. Infelizmente, comunidades diferentes têm convenções de notação diferentes para a formulação do modelo e o problema de otimização. Alguém poderia resumir algumas notações de formulação...
Existem documentos / livros / idéias sobre a relação entre o número de características e o número de observações necessárias para treinar um classificador "robusto"? Por exemplo, suponha que eu tenha 1000 recursos e 10 observações de duas classes como um conjunto de treinamento e 10 outras...
Existem muitos posts neste SE que discutem abordagens robustas para a análise de componentes principais (PCA), mas não consigo encontrar uma única boa explicação de por que o PCA é sensível a discrepâncias em primeiro
Já houve uma excelente discussão sobre como as máquinas de vetores de suporte lidam com a classificação, mas estou muito confuso sobre como as máquinas de vetores de suporte se generalizam para regressão. Alguém se importar de me esclarecer?
Minha perda de treinamento diminui e depois sobe novamente. Isso é muito estranho. A perda de validação cruzada rastreia a perda de treinamento. O que está acontecendo? Eu tenho dois LSTMS empilhados da seguinte maneira (no Keras): model = Sequential() model.add(LSTM(512, return_sequences=True,...
em quase todos os exemplos de código que eu já vi de um VAE, as funções de perda são definidas da seguinte forma (este é o código do tensorflow, mas eu já vi similar para theano, tocha etc.) Também é para uma convnet, mas também não é muito relevante , afeta apenas os eixos em que as somas são...
Alguém pode me dizer a diferença entre os kernels no SVM: Linear Polinomial Gaussiano (RBF) Sigmoid Porque, como sabemos, o kernel é usado para mapear nosso espaço de entrada no espaço de recursos de alta dimensionalidade. E nesse espaço de recursos, encontramos o limite linearmente...
O software eventualmente tornará os estatísticos obsoletos? O que é feito que não pode ser programado em um
Isso é semelhante à pergunta dos métodos de re-amostragem da Caret , embora isso nunca tenha respondido a essa parte da pergunta de maneira acordada. A função de trem do cursor oferece cve repeatedcv. Qual é a diferença em dizer fazendo: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5,...
Qual é a diferença entre um classificador SVM one-vs-all e one-vs-one? O one-vs-all significa um classificador para classificar todos os tipos / categorias da nova imagem e one-vs-one significa que cada tipo / categoria da nova imagem é classificada com classificador diferente (cada categoria é...
Estou interessado em regressão com redes neurais. Redes neurais com zero nós ocultos + conexões de camada de salto são modelos lineares. E as mesmas redes neurais, mas com nós ocultos? Eu estou querendo saber qual seria o papel das conexões skip-layer? Intuitivamente, eu diria que, se você...
Recentemente, completei uma competição Kaggle na qual a pontuação roc auc foi usada conforme os requisitos da competição. Antes deste projeto, eu normalmente usava a pontuação f1 como métrica para medir o desempenho do modelo. No futuro, me pergunto como devo escolher entre essas duas métricas....
Além das características óbvias do classificador, como custo computacional, tipos de dados esperados de recursos / etiquetas e adequação a determinados tamanhos e dimensões de conjuntos de dados, Quais são os cinco principais classificadores (ou 10, 20?) para experimentar primeiro um novo...
Eu sou um estudante de mestrado em uma universidade alemã agora escrevendo minha tese. Estarei pronto em dois meses. Tenho que tomar uma decisão muito difícil se continuar com um doutorado ou encontrar um emprego na indústria. Minhas razões para fazer um PhD: Sou uma pessoa muito curiosa e sinto...
Eu tenho alguns pontos em e quero agrupar os pontos para que:X= { x1, . . . , xn}X={x1,...,xn}X=\{x_1,...,x_n\}RpRpR^p Cada grupo contém um número igual de elementos de . (Suponha que o número de clusters divida .)XXXnnn Cada agrupamento é "espacialmente coeso" em algum sentido, como os...
Estou fazendo validação cruzada aninhada. Li que a validação cruzada de exclusão única pode ser tendenciosa (não lembro o porquê). É melhor usar a validação cruzada 10 vezes ou a validação cruzada de exclusão única, além do tempo de execução mais longo para a validação cruzada de exclusão...
Em algumas palestras e tutoriais que eu já vi, eles sugerem dividir seus dados em três partes: treinamento, validação e teste. Mas não está claro como o conjunto de dados de teste deve ser usado, nem como essa abordagem é melhor do que a validação cruzada de todo o conjunto de dados. Digamos que...
Sabe-se que as florestas aleatórias têm um desempenho razoavelmente bom em uma variedade de tarefas e são conhecidas como o homem de couro dos métodos de aprendizagem . Existem tipos de problemas ou condições específicas nas quais se deve evitar o uso de uma floresta
Fechado . Esta questão é baseada em opiniões . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela possa ser respondida com fatos e citações editando esta postagem . Fechado há 2 anos . Problema...