Talvez essa seja uma pergunta tola, mas, ao gerar um modelo com sinal de intercalação e usar algo como LOOCVou (ainda mais direto ao ponto) LGOCV, qual é o benefício de dividir dados em conjuntos de trens e testes, se é basicamente isso que a etapa de validação cruzada faz assim mesmo? Eu li...
Atualmente, os algoritmos de aprendizado de máquina escalonáveis parecem o burburinho. Toda empresa está lidando com nada além de big data . Existe um livro que discute quais algoritmos de aprendizado de máquina podem ser escalados usando arquiteturas paralelas como Map-Reduce e quais algoritmos...
Pergunta : A configuração abaixo é uma implementação sensata de um modelo Hidden Markov? Eu tenho um conjunto de dados de 108,000observações (realizadas ao longo de 100 dias) e aproximadamente 2000eventos ao longo de todo o período de observação. Os dados se parecem com a figura abaixo, onde a...
Não encontrei nenhuma literatura sobre a aplicação de florestas aleatórias no MNIST, CIFAR, STL-10, etc., então pensei em experimentá-las com o MNIST invariante, permutador . Em R , tentei: randomForest(train$x, factor(train$y), test$x, factor(test$y), ntree=500) Isso foi executado por 2 horas e...
Eu tenho muitas imagens de varredura de satélite disponíveis em diferentes sensores. Destes, os mais grossos têm uma resolução temporal muito abundante. Os rasters de média resolução tendem a ter menos datas de aquisição, mas ainda existe algum grau de informação disponível. As de resolução mais...
Estou lendo o livro GPML e, no capítulo 2 (página 15) , ele mostra como fazer a regressão usando o Gaussian Process (GP), mas estou tendo dificuldade para entender como funciona. Na inferência bayesiana para modelos paramétricos, primeiro escolhemos um prior nos parâmetros do modelo , ou seja, ;...
Estou apenas tentando implementar o algoritmo de Baum-Welch em escala e encontrei um problema em que minhas variáveis anteriores, após a escala, ultrapassam o valor de 1. Isso é normal? Afinal, as probabilidades não devem exceder 1. Estou usando o fator de escala que obtive das variáveis...
Para problemas de classificação, tenho usado Redes Neurais e medido erros do tipo I e II usando a matriz de confusão e suas medidas de acordo com este recurso ( espelho ), o que é bastante simples. Quando confrontado com um problema de estimativa, como avaliar o desempenho do modelo? Supondo que...
Uma abordagem típica para resolver um problema de classificação é identificar uma classe de modelos candidatos e, em seguida, executar a seleção de modelos usando algum procedimento, como validação cruzada. Normalmente, seleciona-se o modelo com a maior precisão, ou alguma função relacionada que...
Ao usar o algoritmo persistente de aprendizado de CD para Restricted Bolzmann Machines, iniciamos nossa cadeia de amostragem Gibbs na primeira iteração em um ponto de dados, mas, ao contrário do CD normal, nas iterações seguintes, não iniciamos novamente em nossa cadeia. Em vez disso, começamos...
Estou procurando prever grupos de itens que alguém comprará ... ou seja, tenho várias variáveis dependentes colineares. Em vez de criar 7 ou mais modelos independentes para prever a probabilidade de alguém comprar cada um dos 7 itens e depois combinar os resultados, em quais métodos devo...
Percebo que existem 3 parâmetros de ajuste no modelo de árvores de reforço, ou seja, o número de árvores (número de iterações) parâmetro de encolhimento número de divisões (tamanho de cada árvore constituinte) Minha pergunta é: para cada um dos parâmetros de ajuste, como devo encontrar seu...
Qual é a melhor maneira de preparar interações de recursos categóricos antes de se adaptar ao scikit-learn? Com statsmodelseu poderia dizer convenientemente em estilo R smf.ols(formula = 'depvar ~ C(var1)*C(var2)', data=df).fit()(o mesmo em Stata com regress depvar i.var1##i.var2). Pode...
Eu tenho dados barulhentos de duas variáveis como esta. x1 <- rep(seq(0,1, 0.1), each = 3000) set.seed(123) y1 <- rep (c(0.2, 0.8, 0.3, 0.9, 0.65, 0.35,0.7,0.1,0.25, 0.3, 0.95), each = 3000) set.seed(1234) e1 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1223) e2 = rnorm(length(x1),...
Estou lutando com pontos de projeção na análise discriminante linear (LDA). Muitos livros sobre métodos estatísticos multivariados ilustram a idéia do LDA com a figura abaixo. A descrição do problema é a seguinte. Primeiro, precisamos traçar o limite da decisão, adicionar uma linha perpendicular...
No aprendizado de máquina, geralmente é assumido que um conjunto de dados se baseia em uma variedade de baixa dimensão suave (a suposição de variedade), mas existe alguma maneira de provar que, assumindo que certas condições sejam satisfeitas, o conjunto de dados é realmente (aproximadamente)...
Preciso implementar a detecção de anomalias em vários conjuntos de dados de séries temporais. Eu nunca fiz isso antes e estava esperando por alguns conselhos. Estou muito confortável com o python, então prefiro que a solução seja implementada (a maior parte do meu código é python para outras partes...
Um dos métodos de avaliação do ImageNet Competition (classificar 1.000 imagens de categorias) é o erro dos cinco principais, o que isso significa? Veja:
Quero treinar uma rede neural com uma sequência de caracteres como um vetor de entrada. Os exemplos de aprendizado têm duração diferente e, por esse motivo, não sei como representá-los. Digamos que eu tenha dois exemplos de sequências, aqui os nomes: john doe maurice delanoe O primeiro exemplo...
Na CNN, aprenderemos filtros para produzir um mapa de características na camada convolucional. No Autoencoder, a única unidade oculta de cada camada pode ser considerada como filtro. Qual a diferença entre os filtros aprendidos nessas duas