Perguntas com a marcação «machine-learning»

Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu

Quais podem ser boas técnicas para enfrentar esse problema abstrato? Você tem um fluxo de dados de um sinal contínuo, como o de um sensor físico. Esse sinal tem valores reais (discretizados), nenhum atributo; características adicionais (por exemplo, potência, correlação automática, entropia) podem...

Por exemplo: Quero prever valores futuros de uma série temporal com base em valores anteriores de várias séries temporais 'usando uma ANN e / ou SVM. As entradas terão valores defasados ​​em cada série temporal e os resultados serão previsões um passo à frente (previsões com horizontes adicionais...

Estou começando minha jornada de doutorado, e o objetivo final que me propus é desenvolver RNAs que monitorem o ambiente em que trabalham e ajustem dinamicamente sua arquitetura ao problema em questão. A implicação óbvia é a temporalidade dos dados: se o conjunto de dados não é contínuo e não muda...

Eu tenho lidado com o seguinte problema. Eu tenho uma espécie de sistema de tempo real e, a cada período de tempo, leio seu valor atual, criando uma série temporal (como 1, 12, 2, 3, 5, 9, 1, ...). Gostaria de conhecer métodos (estatística e aprendizado de máquina) para prever o próximo valor de...

Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências observadas dos meus quatro eventos (18), posso calcular as...

Ao usar libsvm, o parâmetro é um parâmetro para a função do kernel. Seu valor padrão é configurado como γ = 1γγ\gammaγ=1number of features.γ=1number of features.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} Existe alguma orientação teórica para configurar esse parâmetro além dos métodos...

Para a tarefa de modelagem de rotatividade, eu estava considerando: Computar k clusters para os dados Crie k modelos para cada cluster individualmente. A justificativa para isso é que não há nada a provar, que a população de assinantes é homogênea; portanto, é razoável supor que o processo de...

No artigo original do pLSA, o autor, Thomas Hoffman, traça um paralelo entre as estruturas de dados do pLSA e do LSA que eu gostaria de discutir com você. Fundo: Inspirando-se na Recuperação de Informação, suponha que tenhamos uma coleção de documentos e um vocabulário de...

Configurações Muitos algoritmos operam em uma única relação ou tabela, enquanto muitos bancos de dados do mundo real armazenam informações em várias tabelas (Domingos, 2003). Pergunta Quais tipos de algoritmos aprendem bem em várias tabelas (relacionais). Em particular, estou interessado nos...

Considere o problema de filtragem colaborativa. Temos matriz de tamanho #users * #items. se o usuário gostar do item j, se o usuário não item j ese não houver dados sobre o par (i, j). Queremos prever para futuros pares de itens e usuários.MMMMi , j= 1MEu,j=1 1M_{i,j} = 1Mi , j= 0MEu,j=0 0M_{i,j} =...

Como determinar a taxa de aprendizado ideal para a descida do gradiente? Estou pensando em poder ajustá-lo automaticamente se a função cost retornar um valor maior do que na iteração anterior (o algoritmo não convergirá), mas não tenho muita certeza de qual novo valor deve ser...

Eu estava lendo este livro Reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina de Bishop. Eu tive uma confusão relacionada a uma derivação do sistema dinâmico linear. No LDS, assumimos que as variáveis ​​latentes são contínuas. Se Z denota as variáveis ​​latentes e X denota as variáveis...

Estou interessado em vincular registros em dois conjuntos de dados por nome, sobrenome e ano de nascimento. Isso pode ser possível com o algoritmo EM? Em caso afirmativo, como? Considere o seguinte registro no 1º como exemplo: Carl McCarthy, 1967. Pesquisarei todos os registros no segundo conjunto...

Vi os livros de Vapnik sobre aprendizado estatístico ... Li os primeiros capítulos. De qualquer forma, o que mais me surpreendeu foi o fato de ele pensar que a navalha da Occam era obsoleta. Eu pensei que estava relacionado à situação em que assumir uma dimensão maior melhora o ajuste...

Eu tenho um conjunto de treinamento com cerca de 3000 instâncias positivas e 3000 instâncias negativas. Mas meu conjunto de dados de teste é praticamente desequilibrado. O conjunto positivo possui apenas 50 instâncias e o negativo possui 1500 instâncias. Isso faz com que a precisão seja muito...

Não tenho certeza se esta pergunta é totalmente apropriada aqui; caso contrário, exclua. Eu sou um estudante de graduação em economia. Para um projeto que investiga questões de seguros sociais, tenho acesso a um grande número de relatórios de casos administrativos (> 200k) que lidam com...

Que relações e diferenças existem entre a teoria estatística da aprendizagem e a teoria computacional da aprendizagem ? Eles são sobre o mesmo tópico? Resolva os mesmos problemas e use os mesmos métodos? Por exemplo, o primeiro diz que é a teoria da previsão (regressão, classificação,...

Estou estudando métodos diferentes de estimativa de pontos e leio que, ao usar estimativas de MAP vs ML, quando usamos um "anterior uniforme", as estimativas são idênticas. Alguém pode explicar o que é um prior "uniforme" e dar alguns exemplos (simples) de quando os estimadores de MAP e ML seriam...

Estou tentando entender como a LDA se encaixa em outras técnicas de aprendizado supervisionado. Eu já li alguns dos posts do LDA aqui sobre o LDA. Eu já estou familiarizado com o perceptron, mas apenas aprendendo LDA agora. Como o LDA se encaixa na família de algoritmos de aprendizado...