Essa é uma pergunta geral que foi feita indiretamente várias vezes aqui, mas falta uma única resposta autoritativa. Seria ótimo ter uma resposta detalhada para isso para referência. A precisão , a proporção de classificações corretas entre todas as classificações, é uma medida muito simples e...
Muitos trabalhos estatísticos exigem experiência com dados em grande escala. Quais são os tipos de habilidades estatísticas e computacionais que seriam necessárias para trabalhar com grandes conjuntos de dados. Por exemplo, que tal construir modelos de regressão com um conjunto de dados com 10...
Muitos classificadores de aprendizado de máquina (por exemplo, máquinas de vetores de suporte) permitem especificar um kernel. Qual seria uma maneira intuitiva de explicar o que é um kernel? Um aspecto em que tenho pensado é a distinção entre núcleos lineares e não lineares. Em termos simples, eu...
Alguém pode explicar as principais diferenças entre árvores de inferência condicional ( ctreedo partypacote em R) em comparação com os algoritmos mais tradicionais da árvore de decisão (como rpartem R)? O que diferencia as árvores de IC? Forças e fraquezas? Atualização: Analisei o artigo de...
Ao usar o SVM, precisamos selecionar um kernel. Gostaria de saber como selecionar um kernel. Algum critério na seleção do
Muitos livros e tutoriais de redes neurais gastam muito tempo com o algoritmo de retropropagação, que é essencialmente uma ferramenta para calcular o gradiente. Vamos supor que estamos construindo um modelo com ~ 10K parâmetros / pesos. É possível executar a otimização usando alguns algoritmos de...
Em muitas bibliotecas de redes neurais, existem 'camadas de incorporação', como em Keras ou Lasagne . Não sei se entendi sua função, apesar de ler a documentação. Por exemplo, na documentação do Keras, ele diz: Transforme números inteiros positivos (índices) em vetores densos de tamanho fixo,...
Gostaria de saber como calcular precisão e recordar usando uma matriz de confusão para um problema de classificação de várias classes. Especificamente, uma observação só pode ser atribuída à sua classe / rótulo mais provável. Eu gostaria de calcular: Precisão = TP / (TP + FP) Rechamada = TP /...
Ouvi muitas vezes sobre a maldição da dimensionalidade, mas de alguma forma ainda não consigo entender a ideia, está tudo nebuloso. Alguém pode explicar isso da maneira mais intuitiva, como você explicaria a uma criança, para que eu (e os outros confusos como eu sou) entendesse isso...
Em um colóquio recente, o resumo do orador alegou que eles estavam usando aprendizado de máquina. Durante a palestra, a única coisa relacionada ao aprendizado de máquina foi que eles realizam regressão linear em seus dados. Depois de calcular os coeficientes de melhor ajuste no espaço de parâmetros...
Eu sei que o k-means não é supervisionado e é usado para agrupar etc, e que o k-NN é supervisionado. Mas eu queria saber diferenças concretas entre os
Como os diferentes métodos de validação cruzada se comparam em termos de variação e tendência do modelo? Minha pergunta é parcialmente motivada por este tópico: Número ideal de dobras na validação cruzada fold : o CV de deixar um fora é sempre a melhor escolha? KKK. A resposta sugere que os...
Eu me deparei com o termo "solução de formulário fechado" com bastante frequência. O que significa uma solução em formato fechado? Como determinar se existe uma solução de formulário fechado para um determinado problema? Pesquisando on-line, encontrei algumas informações, mas nada no contexto do...
A função de ativação tanh é: tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 Onde , a função sigmóide, é definida como: .σ(x)σ(x)\sigma(x) σ(x)=ex1+exσ(x)=ex1+ex\sigma(x) = \frac{e^x}{1 + e^x} Questões: Realmente importa entre usar essas duas...
No aprendizado de máquina, as pessoas falam sobre função objetiva, função de custo, função de perda. Eles são apenas nomes diferentes da mesma coisa? Quando usá-los? Se eles nem sempre se referem à mesma coisa, quais são as
O site de inteligência artificial define o aprendizado fora da política e dentro da política da seguinte maneira: "Um aluno fora da política aprende o valor da política ideal independentemente das ações do agente. Q-learning é um aluno fora da política. Um aluno fora da política aprende o valor...
Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67,...
Entendo o básico do objetivo de um Support Vector Machines em termos de classificação de um conjunto de entradas em várias classes diferentes, mas o que não entendo são alguns detalhes minuciosos. Para começar, estou um pouco confuso com o uso de Slack Variables. Qual é o seu propósito? Estou com...
Estou ficando um pouco confuso sobre a seleção de recursos e o aprendizado de máquina e fiquei imaginando se você poderia me ajudar. Eu tenho um conjunto de dados de microarray que é classificado em dois grupos e possui milhares de recursos. Meu objetivo é obter um pequeno número de genes (meus...
Estou usando o algoritmo de floresta aleatória como um classificador robusto de dois grupos em um estudo de microarray com milhares de recursos. Qual é a melhor maneira de apresentar a floresta aleatória para que haja informações suficientes para torná-la reproduzível em um artigo? Existe um...