Como é sabido a todos, a engenharia de recursos é extremamente importante para o aprendizado de máquina, no entanto, encontrei poucos materiais associados a essa área. Participei de várias competições no Kaggle e acredito que bons recursos podem até ser mais importantes do que um bom classificador...
Existe uma maneira de determinar quais recursos / variáveis do conjunto de dados são os mais importantes / dominantes em uma solução de cluster
Eu sei que a descida estocástica do gradiente tem comportamento aleatório, mas não sei por quê. Existe alguma explicação sobre
Costumo ouvir pessoas falando sobre redes neurais como algo como uma caixa preta que você não entende o que ela faz ou o que elas significam. Na verdade, eu não consigo entender o que eles querem dizer com isso! Se você entende como a propagação traseira funciona, como é uma caixa preta? Eles...
Estou verificando uma implementação da Regressão Logística a partir daqui . Depois de ler esse artigo, parece que a parte importante é encontrar os melhores coeficientes para determinar a função sigmóide. Então, eu me pergunto por que esse método é chamado de "Regressão Logística". Está...
O RNN pode ser usado para previsão ou mapeamento de sequência para sequência. Mas como a RNN pode ser usada para classificação? Quero dizer, damos a uma sequência inteira um
Para usar o SVM ou a Rede Neural, ele precisa transformar (codificar) variáveis categóricas em variáveis numéricas, o método normal nesse caso é usar 0-1 valores binários com o k-ésimo valor categórico transformado em (0,0, .. ., 1,0, ... 0) (1 está na posição k-ésima). Existem outros métodos...
Se eu entendi corretamente, em um algoritmo de aprendizado de máquina, o modelo precisa aprender com sua experiência, ou seja, quando o modelo fornece uma previsão errada para os novos casos, ele deve se adaptar às novas observações e, com o tempo, o modelo se torna cada vez melhor. . Não vejo que...
O parâmetro de taxa de aprendizado ( ) no Gradient Boosting reduz a contribuição de cada novo modelo de base - tipicamente uma árvore rasa - que é adicionada na série. Foi demonstrado que aumenta drasticamente a precisão do conjunto de testes, o que é compreensível, pois em etapas menores, o mínimo...
Eu sou novo no aprendizado de máquina e estou procurando alguns conjuntos de dados através dos quais posso comparar e contrastar as diferenças entre os diferentes algoritmos de aprendizado de máquina (Árvores de Decisão, Boosting, SVM e Redes Neurais) Onde posso encontrar esses conjuntos de dados?...
O stump de decisão é uma árvore de decisão com apenas uma divisão. Também pode ser escrito como uma função por partes. Por exemplo, suponha que é um vetor e é o primeiro componente de , na configuração de regressão, algum coto de decisão pode serx 1
Eu tenho um conjunto de dados de 140000 exemplos e 30 recursos para os quais estou treinando vários classificadores para uma classificação binária (SVM, Regressão Logística, Floresta Aleatória etc.) Em muitos casos, o ajuste de hiperparâmetros em todo o conjunto de dados usando a pesquisa em grade...
Eu tenho me esforçado bastante para entender o conceito de amostragem negativa no contexto do word2vec. Eu sou incapaz de digerir a idéia de amostragem [negativa]. Por exemplo, nos trabalhos de Mikolov, a expectativa de amostragem negativa é formulada como registroσ( ⟨ W , c ⟩ ) + k ⋅ EcN∼ PD[...
Estou tentando entender o que é o objetivo da função de perda e não consigo entender direito. Portanto, até onde eu entendo, a função de perda é a introdução de algum tipo de métrica com a qual podemos medir o "custo" de uma decisão incorreta. Então, digamos que eu tenho um conjunto de dados de...
A pergunta pode parecer um pouco estranha, porque sou novo na inferência estatística e nas redes neurais. Quando em problemas de classificação usando redes neurais, dizemos que queremos aprender uma função que mapeia o espaço das entradas , para o espaço das saídas
Eu estive pesquisando métodos de aprendizado semi-supervisionados e me deparei com o conceito de "pseudo-rotulagem". Pelo que entendi, com a pseudo-rotulagem, você tem um conjunto de dados rotulados e um conjunto de dados não rotulados. Primeiro você treina um modelo apenas nos dados rotulados....
Atualmente, estou usando o treinamento Viterbi para um problema de segmentação de imagem. Eu queria saber quais são as vantagens / desvantagens de usar o algoritmo Baum-Welch em vez do treinamento em Viterbi.
Estou procurando artigos ou textos que comparem e discutam (empiricamente ou teoricamente): Algoritmos de árvores de Boosting e Decision , como Random Forests ou AdaBoost , e GentleBoost, aplicados a árvores de decisão. com Métodos de aprendizado profundo, como Máquinas Boltzmann Restritas ,...
Estou procurando fazer uma classificação nos meus dados de texto. Tenho 300 classes200 documentos de treinamento por turma (mais ou menos 60000 documents in total) e é provável que isso resulte em dados dimensionais muito altos (podemos estar olhando além das dimensões de 1 milhão ). Gostaria de...
Eu sei que o SVM é um classificador binário. Eu gostaria de estendê-lo ao SVM de várias classes. Qual é a melhor e talvez a maneira mais fácil de realizá-la? código: em MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0;