Eu estava examinando os documentos de convolução do keras e encontrei dois tipos de convulsão Conv1D e Conv2D. Eu fiz algumas pesquisas na web e é isso que eu entendo sobre Conv1D e Conv2D; Conv1D é usado para seqüências e Conv2D usa para imagens. Eu sempre pensei que as redes neruais de...
Estou trabalhando em um projeto de Machine Learning com dados que já são (fortemente) influenciados pela seleção de dados. Vamos supor que você tenha um conjunto de regras codificadas. Como você cria um modelo de aprendizado de máquina para substituí-lo, quando todos os dados que ele pode usar...
Eu já vi conclusões semelhantes em muitas discussões, de que à medida que o tamanho de minibatch aumenta, a convergência do SGD fica realmente mais difícil / pior, por exemplo, este artigo e esta resposta . Também ouvi falar de pessoas que usam truques como pequenas taxas de aprendizado ou tamanhos...
Muitos tutoriais online falam sobre descida de gradiente e quase todos usam um tamanho de etapa fixo (taxa de aprendizado ). Por que não há uso de pesquisa de linha (como pesquisa de linha de retorno ou pesquisa de linha
No ano passado, no NIPS 2017, Ali Rahimi e Ben Recht ganharam o prêmio do teste do tempo por seu artigo "Recursos Aleatórios para Máquinas de Kernel em Grande Escala", onde introduziram recursos aleatórios, posteriormente codificados como o algoritmo de pias de cozinha aleatórias. Como parte da...
Estou na 10ª série e pretendo simular dados para um projeto de feira de ciências de aprendizado de máquina. O modelo final será usado nos dados do paciente e preverá a correlação entre determinados horários da semana e o efeito que isso tem na adesão ao medicamento nos dados de um único paciente....
Bloqueado . Esta pergunta e suas respostas estão bloqueadas porque a questão está fora do tópico, mas tem um significado histórico. No momento, não está aceitando novas respostas ou interações. Eu comprei este livro: Como medir qualquer coisa: encontrar o valor dos...
Durante um experimento para classificação de texto, eu encontrei o classificador de cume gerando resultados que constantemente superam os testes entre os classificadores que são mais comumente mencionados e aplicados para tarefas de mineração de texto, como SVM, NB, kNN, etc. Embora eu não tenha...
Ao usar a modelagem de tópicos (Alocação de Dirichlet Latente), o número de tópicos é um parâmetro de entrada que o usuário precisa especificar. Parece-me que também devemos fornecer uma coleção de tópicos de candidatos que o processo Dirichlet tem de provar? Meu entendimento está correto? Na...
Quero comparar a precisão de dois classificadores quanto à significância estatística. Ambos os classificadores são executados no mesmo conjunto de dados. Isso me leva a acreditar que eu deveria estar usando um teste t de uma amostra do que tenho lido . Por exemplo: Classifier 1: 51%...
As florestas aleatórias (RF) são um método competitivo de modelagem / mineração de dados. Um modelo de RF possui uma saída - a variável de saída / previsão. A abordagem ingênua para modelar várias saídas com RFs seria construir uma RF para cada variável de saída. Portanto, temos N modelos...
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...
Mergulhei no campo das redes neurais e fiquei encantado com elas. Finalmente desenvolvi uma estrutura de aplicativos para testar sistemas de negociação em bolsas de valores e agora vou implementar minha primeira rede neural nela. Muito simples e primitivo, não destinado a negociação real, apenas...
No livro de Bishop, "Classificação de padrões e aprendizado de máquina", descreve uma técnica para regularização no contexto de redes neurais. No entanto, não entendo um parágrafo descrevendo que, durante o processo de treinamento, o número de graus de liberdade aumente junto com a complexidade do...
Em um pequeno problema de classificação de texto que eu estava olhando, o Naive Bayes exibia um desempenho semelhante ou superior a um SVM e fiquei muito confuso. Eu queria saber quais fatores decidem o triunfo de um algoritmo sobre o outro. Existem situações em que não faz sentido usar o Naive...
Estou tentando identificar o melhor modelo para prever os preços dos automóveis, usando os preços e os recursos disponíveis em sites de anúncios classificados para automóveis. Para isso, usei alguns modelos da biblioteca scikit-learn e modelos de redes neurais do pybrain e neurolab. A abordagem...
Parece que o KNN é um algoritmo de aprendizado discriminativo, mas não consigo encontrar fontes online que confirmem isso. O KNN é um algoritmo de aprendizado
Eu estava lendo a seguinte justificativa (das notas do curso cs229) sobre por que dividimos os dados brutos por seu desvio padrão: mesmo que eu entenda o que a explicação está dizendo, não está claro para mim por que a divisão pelo desvio padrão alcançaria tal objetivo. Diz que todos estão mais...
Eu (aproximadamente) ouvi dizer que: ensacamento é uma técnica para reduzir a variação de um algoritmo de preditor / estimador / aprendizado. No entanto, nunca vi uma prova matemática formal dessa afirmação. Alguém sabe por que isso é matematicamente verdadeiro? Parece ser um fato amplamente...
Minha pergunta pode ser tola. Então, peço desculpas antecipadamente. Eu estava tentando usar o modelo GLOVE pré-treinado pelo grupo da PNL de Stanford ( link ). No entanto, notei que meus resultados de similaridade mostraram alguns números negativos. Isso imediatamente me levou a olhar para o...