Eu tenho uma tarefa de classificação na qual tenho vários preditores (um dos quais é o mais informativo) e estou usando o modelo MARS para construir meu classificador (estou interessado em qualquer modelo simples e usar glms para fins ilustrativos seria bem também). Agora, tenho um enorme...
Costumo ver pessoas criar novos recursos com base nos recursos existentes em um problema de aprendizado de máquina. Por exemplo, aqui: https://triangleinequality.wordpress.com/2013/09/08/basic-feature-engineering-with-the-titanic-data/ as pessoas consideram o tamanho da família de uma pessoa como...
Estou examinando as anotações de Andrew Ng sobre aprendizado de máquina. As notas nos apresentam regressão logística e, em seguida, perceptron. Ao descrever o Perceptron, as notas dizem que apenas mudamos a definição da função de limite usada para a regressão logística. Depois disso, podemos usar...
Eu estava lendo o artigo Classificação ImageNet com redes neurais profundas convolucionais e, na seção 3, eles explicaram a arquitetura de sua rede neural convolucional e explicaram como preferiam usar: não saturante não linearidade f(x)=max(0,x).f(x)=max(0,x).f(x) = max(0, x). porque era...
Estou tentando montar um currículo de matemática auto-direcionado para me preparar para o aprendizado de mineração de dados e aprendizado de máquina. Isso é motivado pelo início da aula de aprendizado de máquina de Andrew Ng no Coursera e sentindo que, antes de prosseguir, eu precisava melhorar...
Qual é a seleção de variável / recurso que você prefere para a classificação binária quando há muito mais variáveis / recurso do que observações no conjunto de aprendizado? O objetivo aqui é discutir qual é o procedimento de seleção de recurso que reduz melhor o erro de classificação. Podemos...
Eu tenho dois classificadores A: rede bayesiana ingênua B: rede bayesiana em árvore (conectada individualmente) Em termos de precisão e outras medidas, A tem um desempenho comparativamente pior que B. No entanto, quando eu uso os pacotes R ROCR e AUC para realizar análises ROC, verifica-se que...
Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf...
Suponha que eu tenha dois grupos de dados, rotulados como A e B (cada um contendo, por exemplo, 200 amostras e 1 recurso), e quero saber se eles são diferentes. Eu poderia: a) realize um teste estatístico (por exemplo, teste t) para verificar se eles são estatisticamente diferentes. b) use...
Todas as dimensões dos meus recursos têm diferentes valores. Quero saber se é essencial normalizar esse conjunto de
Eu tive um curso on-line, onde aprendi, que as classes desequilibradas nos dados de treinamento podem levar a problemas, porque os algoritmos de classificação seguem a regra da maioria, pois produz bons resultados se o desequilíbrio for excessivo. Em uma tarefa, era necessário equilibrar os dados...
Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2,...
Venho realizando uma competição de aprendizado de máquina em que eles usam o RMSLE (erro logarítmico quadrado médio da raiz) para avaliar o desempenho que prevê o preço de venda de uma categoria de equipamento. O problema é que não tenho certeza de como interpretar o sucesso do meu resultado...
Estou um pouco confuso com a diferença entre um SVM e um perceptron. Deixe-me tentar resumir minha compreensão aqui e sinta-se à vontade para corrigir onde estou errado e preencher o que perdi. O Perceptron não tenta otimizar a separação "distância". Contanto que encontre um hiperplano que separa...
Com base na precisão estimada da classificação, quero testar se um classificador é estatisticamente melhor em um conjunto básico do que outro classificador. Para cada classificador, seleciono uma amostra de treinamento e teste aleatoriamente no conjunto base, treino o modelo e testo o modelo. Faço...
Por que os nós de viés são usados em redes neurais? Quantos você deve usar? Em quais camadas você deve usá-las: todas as camadas ocultas e a camada de
Eu tenho abaixo um exemplo que tirei da documentação sklearn.metrics.classification_report do sklearn. O que não entendo é por que existem valores de pontuação f1, precisão e recordação para cada classe em que acredito que classe é o rótulo do preditor? Eu pensei que a pontuação f1 informa a...
Estou tentando usar o scikit-learn para regressão polinomial. Pelo que li, a regressão polinomial é um caso especial de regressão linear. Eu esperava que talvez um dos modelos lineares generalizados do scikit possa ser parametrizado para se ajustar a polinômios de ordem superior, mas não vejo opção...
Estou confuso. Existe uma diferença entre as redes de crenças profundas e as máquinas Deep Boltzmann? Se sim, qual a
Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the...