Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 4 anos . Python é uma abundância de bibliotecas ML...
Várias fontes sugerem que existem muitas consequências negativas da discretização (categorização) de variáveis contínuas antes da análise estatística (amostra de referências [1] - [4] abaixo). Por outro lado, [5] sugere que algumas técnicas de aprendizado de máquina são conhecidas por produzir...
Entendo que o PCA é usado para redução de dimensionalidade para poder plotar conjuntos de dados em 2D ou 3D. Mas também vi pessoas aplicando o PCA como uma etapa de pré-processamento nos cenários de classificação em que eles aplicam o PCA para reduzir o número de recursos, depois usam alguns...
Qual é a diferença entre rede de crenças profundas e rede convexa profunda
Eu tenho dados que descrevem com que frequência um evento ocorre durante uma hora ("número por hora", nph) e quanto tempo os eventos duram ("duração em segundos por hora", dph). Estes são os dados originais: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732,...
Recentemente, um projeto em que estou envolvido fez uso de um perceptron linear para regressão múltipla (21 preditores). Utilizou GD estocástico. Como isso é diferente da regressão linear
Posso criar e implementar modelos clássicos de ML em conjuntos tradicionais de treinamento / teste em R, mas e se um parceiro quiser obter esse modelo para implementar seu próprio (qualquer tipo de) sistema? Salvar e enviar a estrutura do modelo R não ajuda, é claro; e descobrir o mecanismo de...
Eu tenho tentado descobrir o que exatamente significava a função de ativação "Maxout" em redes neurais. Há essa pergunta, este artigo e até mesmo no livro Deep Learning de Bengio et al. , exceto com apenas um pouco de informação e um grande TODO ao lado. Vou usar a notação descrita aqui para maior...
Estou tentando entender como o rnn pode ser usado para prever sequências, trabalhando com um exemplo simples. Aqui está minha rede simples, consistindo em uma entrada, um neurônio oculto e uma saída: O neurônio oculto é a função sigmóide e a saída é considerada uma saída linear simples. Então,...
Passei o dia aprendendo sobre o pacote bnlearn no R apenas para descobrir que os modelos bayesianos não funcionam com gráficos não direcionados. Estou tentando aprender sobre a rede de campo aleatório de Markov, e até agora tudo o que consegui fazer é criar a estrutura gráfica usando um LASSO...
Minha pergunta lida com árvores de classificação . Considere o seguinte exemplo do conjunto de dados Iris: Desejo selecionar manualmente o melhor preditor para a primeira divisão. De acordo com o algoritmo CART, o melhor recurso para fazer uma divisão é aquele que maximiza a diminuição da...
Ng, AY e Jordan, MI (2001). Sobre classificadores discriminativos vs. generativos: Uma comparação entre regressão logística e Bayes ingênuo . Avanços em sistemas de processamento de informações neurais, 14 , pp. 841-8, MIT Press. No artigo acima, os autores mencionaram "erro assintótico"....
No livro "Os Elementos da Aprendizagem Estatística" no capítulo 2 ("Modelos lineares e mínimos quadrados; página no: 12"), está escrito que No espaço de entrada / saída dimensional (p + 1), (X, Y) representa um hiperplano. Se a constante estiver incluída em X, o hiperplano inclui a origem e é...
https://www.tensorflow.org/ Todos os projetos do TensorFlow que eu vi no GitHub implementam algum tipo de modelo de rede neural. Dado que o TensorFlow é uma melhoria em relação ao DAG (não é mais acíclico), eu queria saber se algumas deficiências inerentes o tornam inadequado para o modelo geral...
Suponha que eu esteja alimentando uma matriz 2D de forma (99,13) como entrada para uma camada LSTM. Estou tendo um número n de arquivos, onde cada um contém (99,13) vetores de tamanho. Decidi considerar 13 como o número de recursos e 99 como o timesteps. (Ao implementar com o Keras, adicionei a...
Atualmente, o aprendizado estatístico e seus resultados são difundidos nas ciências sociais. Há alguns meses, Guido Imbens disse: "LASSO é o novo OLS". Estudei um pouco o Machine Learning e sei que seu principal objetivo é a previsão. Também concordo com a distinção de Leo Breiman entre duas...
Ultimamente, venho estudando a teoria por trás das RNAs e queria entender a 'mágica' por trás da capacidade de classificação não linear de várias classes. Isso me levou a este site, que faz um bom trabalho em explicar geometricamente como essa aproximação é alcançada. Aqui está como eu entendi (em...
Comecei a ler sobre Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e Memória de Longo Prazo (LSTM) ... (... oh, não há pontos de representantes suficientes aqui para listar referências ...) Uma coisa que eu não entendo: sempre parece que os neurônios em cada instância de uma camada oculta ficam "totalmente...
Estou estudando sobre redes neurais artificiais (RNA) pela primeira vez e estou impressionado com a forma como os conceitos de redes neurais parecem ser semelhantes à modelagem de equações estruturais (SEM). Por exemplo, nós de entrada na RNA me lembram variáveis manifestas no SEM Nós ocultos...
Seja f [x] um pdf de mistura gaussiana com n termos de peso uniforme, meios e variações correspondentes :{ μ1, . . . , μn}{μ1,...,μn}\{\mu_{1},...,\mu_{n}\}{σ1,...,σn}{σ1,...,σn}\{\sigma_{1},...,\sigma_{n}\}