Eu estava assistindo a uma apresentação de um especialista em ML de um grande varejista, onde eles haviam desenvolvido um modelo para prever eventos fora de estoque. Vamos supor por um momento que, com o tempo, o modelo deles se torne muito preciso, não seria de alguma maneira "autodestrutivo"?...
Antes de tudo, percebi que, se preciso realizar previsões binárias, tenho que criar pelo menos duas classes executando uma codificação one-hot. Isso está correto? No entanto, a entropia cruzada binária é apenas para previsões com apenas uma classe? Se eu usasse uma perda de entropia cruzada...
É temporada de admissão para escolas de pós-graduação. Agora eu (e muitos estudantes como eu) estamos tentando decidir qual programa de estatística escolher. Quais são algumas das coisas que aqueles que trabalham com estatísticas sugerem que consideremos os programas de mestrado em estatística?...
Eu estou procurando treinar um classificador que discrimine Type Ae Type Bobjetos com um conjunto de treinamento razoavelmente grande de aproximadamente 10.000 objetos, aproximadamente metade dos quais são Type Ae metade deles Type B. O conjunto de dados consiste em 100 recursos contínuos...
Tenho uma pequena lista de empresas que fornecem uma plataforma para a execução de scripts R, python ou oitava em clusters criados com base no Amazon EC2. Existem outros nomes que devo
Quais são os conjuntos de dados disponíveis gratuitamente para classificação com mais de 1000 recursos (ou pontos de amostra, se contiverem curvas)? Já existe um wiki da comunidade sobre conjuntos de dados gratuitos: Localizando amostras de dados disponíveis gratuitamente Mas aqui, seria bom ter...
Eu tenho um conjunto de dados para o qual tenho vários conjuntos de rótulos binários. Para cada conjunto de rótulos, treino um classificador, avaliando-o por validação cruzada. Quero reduzir a dimensionalidade usando a análise de componentes principais (PCA). Minha pergunta é: É possível executar...
A codificação esparsa é definida como a aprendizagem de um conjunto excessivo de vetores básicos para representar vetores de entrada (<- por que queremos isso). Quais são as diferenças entre codificação esparsa e autoencoder? Quando usaremos a codificação esparsa e o
Enquanto aprendia sobre o Gradient Boosting, não ouvi nenhuma restrição sobre as propriedades de um "classificador fraco" que o método usa para criar e agrupar modelos. No entanto, eu não conseguia imaginar uma aplicação de um GB que usa regressão linear e, de fato, quando realizei alguns testes -...
Essa questão pode ser muito aberta para obter uma resposta definitiva, mas espero que não. Algoritmos de aprendizado de máquina, como SVM, GBM, Random Forest etc., geralmente possuem alguns parâmetros livres que, além de algumas orientações básicas, precisam ser ajustados para cada conjunto de...
As árvores de decisão parecem ser um método de aprendizado de máquina muito compreensível. Uma vez criado, pode ser facilmente inspecionado por um ser humano, o que é uma grande vantagem em algumas aplicações. Quais são os aspectos fracos práticos das Árvores de
Posso chamar um modelo em que o Teorema de Bayes é usado como "modelo bayesiano"? Receio que essa definição possa ser muito ampla. Então, o que exatamente é um modelo
Estou curioso sobre procedimentos repetitivos que podem ser usados para descobrir a forma funcional da função y = f(A, B, C) + error_termonde minha única entrada é um conjunto de observações ( y, A, Be C). Observe que a forma funcional de fé desconhecida. Considere o seguinte conjunto de...
Estou tendo alguma dificuldade em entender como interpretar a saída de importância variável do pacote Random Forest. A diminuição média na precisão é geralmente descrita como "a diminuição na precisão do modelo ao permutar os valores em cada recurso". É uma declaração sobre o recurso como um todo...
Eu tenho um conjunto de dados de streaming, exemplos estão disponíveis um de cada vez. Eu precisaria fazer uma classificação multi-classe neles. Assim que forneço um exemplo de treinamento para o processo de aprendizado, tenho que descartar o exemplo. Simultaneamente, também estou usando o modelo...
Estou procurando uma explicação de como a importância da variável relativa é calculada nas árvores com gradiente de aumento que não é excessivamente geral / simplista como: As medidas são baseadas no número de vezes que uma variável é selecionada para divisão, ponderada pela melhoria ao quadrado...
Alguém viu alguma literatura sobre pré-treinamento em redes neurais convolucionais profundas? Vi apenas pré-treinamento não supervisionado em máquinas de autoencoder ou boltzman
No curso de redes neurais e aprendizado profundo de Andrew Ng, sobre o Coursera, ele diz que usar é quase sempre preferível ao .tanhtanhtanhsigmoidsigmoidsigmoid A razão que ele dá é que as saídas usando centralizam em torno de 0 em vez de 0,5 da , e isso "torna o aprendizado para a próxima camada...
Vi pessoas envidando muitos esforços no SVM e no Kernels, e elas parecem bem interessantes como iniciantes no Machine Learning. Mas se esperamos que quase sempre possamos encontrar uma solução com desempenho superior em termos de rede neural (profunda), qual é o significado de tentar outros métodos...
Entendo que os HMMs (modelos ocultos de Markov) são modelos generativos e os CRF são modelos discriminativos. Também entendo como os CRFs (campos aleatórios condicionais) são projetados e usados. O que eu não entendo é como eles são diferentes dos HMMs? Eu li que, no caso do HMM, só podemos modelar...