Estou tendo problemas para entender a maldição da dimensionalidade. Especificamente, me deparei com ele durante o scikit-learntutorial em python. Alguém pode explicar o abaixo de uma maneira mais simples? Desculpe, estou tentando entender há mais tempo e não consigo entender como eles criaram o...
Estou treinando um modelo de classificação com a Random Forest para discriminar entre 6 categorias. Meus dados transacionais têm aproximadamente 60k + observações e 35 variáveis. Aqui está um exemplo de como ele se parece aproximadamente.
Para avaliar o desempenho de um novo algoritmo classificador, estou tentando comparar a precisão e a complexidade (grande O no treinamento e classificação). No Machine Learning: uma revisão , recebo uma lista completa de classificadores supervisionados, também uma tabela de precisão entre os...
Eu estava usando uma classe SVM , implementada no scikit-learn, para o meu trabalho de pesquisa. Mas não tenho um bom entendimento disso. Alguém pode dar uma explicação simples e boa de uma classe SVM
A página do Scikit Learn na seleção de modelos menciona o uso de validação cruzada aninhada: >>> clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=dict(gamma=gammas), ... n_jobs=-1) >>> cross_validation.cross_val_score(clf, X_digits, y_digits) Dois loops de validação cruzada...
Me deparei com o termo Máquinas de Fatoração em sistemas de recomendação. Eu sei o que é a Fatoração Matricial para sistemas de recomendação, mas nunca ouvi falar em Máquinas de Fatoração. Então qual a
Eu vi um termo "permutação invariável" versão da tarefa de reconhecimento de dígitos MNIST. O que isso
O SVM lida com o conjunto de dados desequilibrado? Existem parâmetros (como C ou custo de classificação incorreta) que lidam com o conjunto de dados
A pontuação F1 é a média harmônica de precisão e recuperação. O eixo y da recuperação é uma taxa positiva verdadeira (que também é recuperação). Assim, em algum momento os classificadores podem ter um recall baixo, mas uma AUC muito alta, o que isso significa? Quais são as diferenças entre a AUC e...
Citação da wikipedia: Nas estatísticas, um estimador consistente ou estimador assintoticamente consistente é um estimador - uma regra para calcular estimativas de um parâmetro possuindo a propriedade de que, conforme o número de pontos de dados usados aumenta indefinidamente, a sequência...
Eu implementei o Q-Learning conforme descrito em, http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf Para aprox. Q (S, A) Eu uso uma estrutura de rede neural como a seguir, Ativação sigmóide Entradas, número de entradas + 1 para neurônios de Ação (Todas as Entradas...
Se eu tenho uma rede neural convolucional (CNN), que possui cerca de 1.000.000 de parâmetros, quantos dados de treinamento são necessários (suponha que eu esteja fazendo descida estocástica do gradiente)? Existe alguma regra de ouro? Notas adicionais: Quando realizei descida de gradiente...
Parece que para médias K e outros algoritmos relacionados, o agrupamento é baseado no cálculo da distância entre pontos. Existe alguém que funciona sem
Eu sei que a regressão logística encontra um hiperplano que separa as amostras de treinamento. Sei também que as máquinas de vetores de suporte encontram o hiperplano com a margem máxima. Minha pergunta: então a diferença entre regressão logística (LR) e máquinas de vetores de suporte (SVM) é que...
Estou um pouco confuso: como os resultados de um modelo treinado via sinal de intercalação diferem do modelo na embalagem original? Eu li se o pré-processamento é necessário antes da previsão usando o FinalModel do RandomForest com pacote de interpolação? mas eu não uso nenhum pré-processamento...
A perda de dobradiça pode ser definida usando e a perda de log pode ser definida como log ( 1 + exp ( - y i w T x i ) )max ( 0 , 1 - yEuWTxEu)max(0 0,1-yEuWTxEu)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)log ( 1 + exp( - yEuWTxEu) ))registro(1+exp(-yEuWTxEu))\text{log}(1 +
Pergunta: é possível treinar um NN para distinguir entre números pares e ímpares usando apenas como entrada os próprios números? Eu tenho o seguinte conjunto de dados: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 Treinei um NN com dois neurônios de entrada (um sendo a variável...
Estou classificando imagens usando aprendizado de máquina. Suponha que eu tenha alguns dados de treinamento (imagens) e os divida em conjuntos de treinamento e validação. E também quero aumentar os dados (produzir novas imagens a partir das originais) por rotações aleatórias e injeção de ruído. O...
Todos os exemplos que encontrei usando crenças profundas ou redes neurais convolucionais os usam para classificação de imagens, detecção de chatacter ou reconhecimento de fala. As redes neurais profundas também são úteis para tarefas clássicas de regressão, onde os recursos não são estruturados...
Estou procurando implementar um modelo dinâmico para recomendar um filme para um usuário. A recomendação deve ser atualizada sempre que o usuário assiste a um filme ou o classifica. Para simplificar, estou pensando em levar dois fatores em consideração: as classificações anteriores de outros...