Perguntas com a marcação «machine-learning»

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Intervalos de confiança ao usar o teorema de Bayes

Estou computando algumas probabilidades condicionais e intervalos de confiança associados a 95%. Para muitos de meus casos, tenho contagens diretas de xsucessos fora dos ntestes (de uma tabela de contingência), para que eu possa usar um intervalo de confiança binomial, como é fornecido por...

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Regularização de coletores usando o gráfico da Lapônia no SVM

Estou tentando implementar a regularização múltipla em máquinas de vetores de suporte (SVMs) no Matlab. Estou seguindo as instruções no artigo de Belkin et al. (2006), há a equação: f∗=argminf∈Hk∑li=1V(xi,yi,f)+γA∥f∥2A+γI∥f∥2If∗=argminf∈Hk∑i=1lV(xi,yi,f)+γA‖f‖A2+γI‖f‖I2f^{*} = \text{argmin}_{f \in...

machine-learning svm regularization

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O uso dos mesmos dados para seleção de recurso e validação cruzada é tendencioso ou não?

Temos um pequeno conjunto de dados (cerca de 250 amostras * 100 recursos) no qual queremos criar um classificador binário após selecionar o melhor subconjunto de recursos. Digamos que particionemos os dados em: Treinamento, Validação e Teste Para a seleção de recursos, aplicamos um modelo de...

machine-learning cross-validation feature-selection train

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O erro de classificação é mais baixo quando eu não aprendo no conjunto de dados?

Eu tenho um conjunto de dados de um pacote de palavras. Escolho aleatoriamente alguns pontos e os uso para testes e os outros são usados para treinamento. case (1) Apenas pego cada ponto de dados do conjunto de teste e o classifico como tendo o mesmo rótulo de classe que seu ponto mais próximo...

machine-learning classification

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Como posso transformar dados de séries temporais para usar técnicas mais simples de previsão de falhas?

Sei que este é principalmente um site de estatísticas; portanto, se eu estiver fora do tópico, me redirecione. Eu tenho um sistema com bombas que às vezes quebram e precisam ser substituídas. Eu gostaria de poder prever as falhas e, assim, dar um aviso prévio às pessoas que substituem as bombas....

time-series machine-learning data-transformation

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Exemplo de previsão de séries temporais usando redes neurais em R

Alguém tem um breve exemplo educacional rápido de como usar redes neurais ( nnetem R, por exemplo) para fins de previsão? Aqui está um exemplo, em R, de uma série temporal T <- seq(0,20,length=200) Y <- 1 + 3*cos(4*T+2) +.2*T^2 + rnorm(200) plot(T,Y,type="l") Este é apenas um exemplo, mas...

r time-series machine-learning neural-networks nnet

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Quais são as vantagens dos métodos MKL (Multiple Kernel Learning)?

Os métodos de aprendizado múltiplo do kernel visam construir um modelo de kernel em que o kernel é uma combinação linear de kernels de base fixa. O aprendizado do kernel consiste em aprender os coeficientes de ponderação de cada kernel base, em vez de otimizar os parâmetros do kernel de um único...

machine-learning svm kernel-trick

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Como comparar estatisticamente dois algoritmos em três conjuntos de dados na seleção e classificação de recursos?

Antecedentes do problema: Como parte da minha pesquisa, escrevi dois algoritmos que podem selecionar um conjunto de recursos de um conjunto de dados (dados de expressão gênica de pacientes com câncer). Esses recursos são então testados para ver quão bem eles podem classificar uma amostra invisível...

machine-learning statistical-significance computational-statistics standardization genetic-algorithms

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Previsão do vencedor da partida de futebol com base apenas no resultado de partidas anteriores entre as duas equipes

Sou um grande fã de futebol e também estou interessado em aprendizado de máquina. Como projeto para o meu curso de ML, estou tentando criar um modelo que preveja a chance de ganhar para o time da casa, dados os nomes do time em casa e fora. (Eu consulto meu conjunto de dados e, portanto, crio...

regression machine-learning predictive-models neural-networks

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Por que o svm não é tão bom quanto a árvore de decisão nos mesmos dados?

Eu sou novo no aprendizado de máquina e tento usar o scikit-learn (sklearn) para lidar com um problema de classificação. O DecisionTree e o SVM podem treinar um classificador para esse problema. Uso sklearn.ensemble.RandomForestClassifiere sklearn.svm.SVCajusto os mesmos dados de treinamento...

machine-learning classification svm scikit-learn

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Os métodos de aprendizado de máquina podem ser de alguma forma úteis na resolução de equações diferenciais?

Notei que a tarefa de regressão no aprendizado de máquina está de alguma forma relacionada à solução de equações diferenciais aproximadamente - ambas estão tentando aproximar funções desconhecidas. Então, minha pergunta é: ML pode de alguma forma ser útil na resolução de equações...

machine-learning

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Como executar a classificação Random Forest não supervisionada usando o código de Breiman?

Estou trabalhando com o código de floresta aleatória de Breiman ( http://stat-www.berkeley.edu/users/breiman/RandomForests/cc_manual.htm#c2 ) para classificação de dados de satélite (aprendizado supervisionado). Estou usando um conjunto de dados de treinamento e teste com tamanho de amostra de 2000...

machine-learning classification random-forest

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Por que o Processo Dirichlet não é adequado para aplicações em não paramétricos bayesianos?

A natureza discreta do DP o torna inadequado para aplicações gerais em não paramétricos bayesianos, mas é adequado para o problema de colocar anteriores nos componentes da mistura na modelagem de mistura. Esta citação é de Hierarchical Dirichlet Processes (Teh, et al, (2006) [ 1]. ) e eu estava...

machine-learning mcmc dirichlet-process

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Como escolher a divisão na floresta Aleatória para preditores categóricos (recursos)?

Entendo como a melhor divisão é escolhida para floresta aleatória para preditores numéricos (recursos). Os preditores numéricos são classificados para cada valor calculado como impureza ou entropia de Gini e é escolhido um limite que fornece a melhor divisão. Mas qual a melhor divisão escolhida...

machine-learning random-forest

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Como e por que os MLPs para classificação diferem dos MLPs para regressão? Diferentes funções de retropropagação e transferência?

Estou usando dois perceptrons de múltiplas camadas de feedforward de múltiplas camadas (MLPs). Com os mesmos dados de entrada (14 neurônios de entrada), faço uma classificação (verdadeiro / falso) e uma regressão (se verdadeiro, "quanto") ¹. Até agora, usei preguiçosamente o Matlabs patternnet e...

regression machine-learning backpropagation

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Por que um modelo estatístico superajustaria se recebesse um grande conjunto de dados?

Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis (id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly...

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construindo um modelo de classificação para dados estritamente binários

Eu tenho um conjunto de dados que é estritamente binário. o conjunto de valores de cada variável está no domínio: true, false. a propriedade "especial" desse conjunto de dados é que a maioria esmagadora dos valores é "falsa". Eu já usei um algoritmo de aprendizado de rede bayesiana para aprender...

machine-learning classification svm random-forest bayesian-network

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Haveria um problema de seleção de modelo se tivéssemos acesso a um oráculo que nos desse o erro exato de generalização?

Deixe uma função que, dada alguma hipótese retorne o erro de generalização para esse fixo .E( H )E(h)\mathcal{E(h)}hhhhhh Eu estava lendo algumas notas sobre seleção de modelo e erro de generalização e dizia: "Se tivéssemos acesso a , também não haveria problema de seleção de modelos....

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Previsão de variável contínua usando o pacote "bnlearn" em R

Eu uso o pacote bnlearn em R para aprender a estrutura da minha rede bayesiana e seus parâmetros. O que eu quero fazer é "prever" o valor de um nó, dado o valor de outros nós como evidência (obviamente, com exceção do nó cujos valores estamos prevendo). Eu tenho variáveis contínuas....

r machine-learning prediction bayesian-network

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Modelo não paramétrico de mistura e aglomerados

Eu tenho uma pergunta sobre clusters que estou pensando em tratar com uma abordagem de mistura não paramétrica (eu acho). Estou trabalhando na explicação do comportamento humano. Cada linha do meu banco de dados contém: o ID de alguém alguns parâmetros do ambiente X (exemplo: temperatura,...

machine-learning clustering computational-statistics mixture