Estou usando o pacote gbm para classificação. Como esperado, os resultados são bons. Mas estou tentando entender a saída do classificador. Existem cinco termos na saída. `Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve` Alguém poderia explicar o significado de cada termo, especialmente o...
Digamos que eu tenha um classificador de regressão logística. No aprendizado em lote normal, eu teria um termo regularizador para evitar o excesso de ajustes e manter meus pesos pequenos. Eu também normalizava e dimensionava meus recursos. Em um ambiente de aprendizado on-line, estou recebendo um...
Ao executar a classificação SVM linear, geralmente é útil normalizar os dados de treinamento, por exemplo, subtraindo a média e dividindo pelo desvio padrão, e depois dimensione os dados de teste com a média e o desvio padrão dos dados de treinamento. Por que esse processo muda drasticamente o...
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 lendo um artigo científico sobre classificação de imagens. Nos resultados experimentais, eles falam da precisão entre o top 1 e o top 5, mas nunca ouvi falar do termo, nem consigo encontrá-lo usando o google. Alguém pode me dar uma definição ou me apontar para algum lugar?...
Existe algum dicionário de referência para termos de estatística e aprendizado de máquina? Eu sei que os artigos da Wikipedia geralmente contêm sinônimos, mas eu gostaria de ter um mero dicionário de sinônimos que eu pudesse ler facilmente (em comparação com uma enciclopédia completa) para garantir...
Eu tenho um conjunto de dados com alguns milhões de linhas e ~ 100 colunas. Gostaria de detectar cerca de 1% dos exemplos no conjunto de dados, que pertencem a uma classe comum. Eu tenho uma restrição de precisão mínima, mas devido ao custo muito assimétrico, não estou muito interessado em nenhum...
Estou tentando entender os modelos de fatoração matricial para sistemas de recomendação e sempre leio 'recursos latentes', mas o que isso significa? Sei o que significa um recurso para um conjunto de dados de treinamento, mas não consigo entender a idéia de recursos latentes. Todo artigo sobre o...
Pelo que vi, a fórmula de suavização Kneser-Ney (de segunda ordem) é, de uma maneira ou de outra, dada como P2KN(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn)PKN2(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn) \begin{align} P^2_{KN}(w_n|w_{n-1}) &= \frac{\max \left\{...
Eu tenho lido muito sobre redes neurais convolutivas e queria saber como elas evitam o problema de gradiente que desaparece. Sei que redes de crenças profundas empilham codificadores automáticos de nível único ou outras redes rasas pré-treinadas e, portanto, podem evitar esse problema, mas não sei...
Eu sou novo em aprendizado de máquina. Estou estudando um curso de aprendizado de máquina (Stanford University) e não entendi o que significa essa teoria e qual é a sua utilidade. Gostaria de saber se alguém poderia detalhar essa teoria para mim. Esta teoria é baseada nesta...
Eu tenho uma pergunta específica sobre validação na pesquisa de aprendizado de máquina. Como sabemos, o regime de aprendizado de máquina solicita que os pesquisadores treinem seus modelos nos dados de treinamento, escolha modelos candidatos por conjunto de validação e relate a precisão no conjunto...
No aprendizado de máquina básico, aprendemos as seguintes "regras práticas": a) o tamanho dos seus dados deve ser pelo menos 10 vezes o tamanho da dimensão VC do seu conjunto de hipóteses. b) uma rede neural com conexões N tem uma dimensão VC de aproximadamente N. Então, quando uma rede neural...
Suponha que tenhamos uma resposta Y e os preditores X1, ...., Xn. Se tentássemos ajustar Y através de um modelo linear de X1, ...., Xn, e acontecesse que a verdadeira relação entre Y e X1, ..., Xn não fosse linear, poderíamos ser capazes para consertar o modelo, transformando os X de alguma forma e...
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...
Estou tentando entender a intuição por trás dos SVMs do kernel. Agora, entendo como o SVM é linear, pelo qual é feita uma linha de decisão que divide os dados da melhor maneira possível. Também entendo o princípio por trás da transferência de dados para um espaço de maior dimensão e como isso pode...
Alguém pode me dizer como eu devo construir uma rede neural usando o método batch? Li que, no modo batch, para todas as amostras do conjunto de treinamento, calculamos os pesos de erro, delta e, portanto, delta para cada neurônio na rede e, em vez de atualizar imediatamente os pesos, os...
Sou engenheiro de software trabalhando em aprendizado de máquina. Pelo meu entendimento, regressão linear (como OLS) e classificação linear (como regressão logística e SVM) fazem uma previsão com base em um produto interno entre coeficientes treinados variáveis de recurso → x...
Estou analisando um conjunto de dados usando um modelo de efeitos mistos com um efeito fixo (condição) e dois efeitos aleatórios (participante devido ao design do sujeito e ao par). O modelo foi gerado com o lme4pacote: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Em...
Estou entrevistando pessoas para uma posição de desenvolvedor / pesquisador de algoritmos em um contexto de estatística / aprendizado de máquina / mineração de dados. Estou procurando perguntas para determinar, especificamente, a familiaridade, compreensão e fluidez de um candidato com a teoria...