En python sklearn, hay múltiples algoritmos (por ejemplo, regresión, bosque aleatorio ... etc.) que tienen el parámetro class_weight para manejar datos no balanceados. Sin embargo, no encuentro dicho parámetro para los algoritmos MLLib. ¿Existe un plan para implementar class_weight para algún...
Soy un estudiante de aprendizaje automático, y en estos días estaba tratando de aprender a usar la biblioteca TensorFlow. He revisado varios tutoriales y pruebas y errores con Tensorflow, y pensé que la mejor forma de aprenderlo de verdad sería utilizarlo en un pequeño proyecto propio. He decidido...
Recientemente he aprendido cómo funcionaría una red neuronal vainilla, con un número dado de entradas, nodos ocultos y el mismo número de salidas que las entradas. He estado mirando varias publicaciones relacionadas con la red neuronal recurrente, y entiendo el concepto detrás de ella, pero no...
Soy un graduado de B.Sc. Uno de mis cursos fue 'Introducción al aprendizaje automático', y siempre quise hacer un proyecto personal en este tema. Recientemente escuché sobre diferentes entrenamientos de IA para jugar juegos como Mario, Go, etc. ¿Qué conocimiento necesito adquirir para entrenar un...
Tengo los siguientes datos para un pequeño proyecto paralelo. Es de un acelerómetro colocado encima de una lavadora / secadora y me gustaría que me avise cuando la máquina haya terminado. x son los datos de entrada (movimiento x / y / z como un valor), y es la etiqueta de encendido /...
Tengo una red neuronal simple (NN) para la clasificación MNIST. Incluye 2 capas ocultas, cada una con 500 neuronas. Por lo tanto, las dimensiones de la NN son: 784-500-500-10. ReLU se usa en todas las neuronas, softmax se usa en la salida y la función de pérdida es la entropía cruzada. Lo que me...
Sé que Polynomial Logistic Regressionpuede aprender fácilmente datos típicos como la siguiente imagen: Me preguntaba si los siguientes dos datos también se pueden aprender usando o no. Polynomial Logistic Regression Supongo que tengo que agregar más explicaciones. Asume la primera forma....
Entrené una red convolucional para clasificar las imágenes de un componente mecánico como buenas o defectuosas. Aunque la precisión de la prueba fue alta, me di cuenta de que el modelo funcionó mal en imágenes que tenían una iluminación ligeramente diferente. Las características que estoy tratando...
Tengo un gran conjunto de datos y una similitud de coseno entre ellos. Me gustaría agruparlos usando la similitud de coseno que reúne objetos similares sin necesidad de especificar de antemano el número de grupos que espero. Leí la documentación de sklearn de DBSCAN y Affinity Propagation, donde...
He estado construyendo algunos modelos para un proyecto, pero no puedo entender los algoritmos matemáticos de Adagrad y Adadelta. Entiendo cómo funciona el descenso de gradiente de vainilla y he escrito un código para que funcione correctamente. Estaré agradecido si alguien me explica estas dos...
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Data Science Stack Exchange. Cerrado hace 2 años . Me gustaría eliminar todas las...
Estoy estudiando el aprendizaje automático de las conferencias de Andrew Ng Stanford y acabo de encontrar la teoría de las dimensiones de CV. De acuerdo con las conferencias y lo que entendí, la definición de dimensión VC se puede dar como, Si puedes encontrar un conjunto de nnn puntos, para que...
¿Cuál es la mejor manera de clasificar los enfoques que se han desarrollado para tratar el problema de la clase de desequilibrio? Este artículo los clasifica en: Preprocesamiento: incluye métodos de sobremuestreo, submuestreo e híbridos, Aprendizaje sensible al costo: incluye métodos directos y...
¿Por qué la medida F se usa generalmente para tareas de clasificación (supervisadas), mientras que la medida G (o índice de Fowlkes-Mallows) se usa generalmente para tareas de agrupación (sin supervisión)? La medida F es la media armónica de la precisión y el recuerdo . La medida G (o índice de...
Basado en TPR y FPR, he generado una curva ROC para mi modelo de clasificación binaria. No sé cómo calcular el valor de AUC. Sería de gran ayuda para mí si me puede ayudar a calcular el valor de
Estoy tratando de construir un modelo de clasificación usando la API Java Weka. Mi conjunto de datos de entrenamiento tiene problemas de desequilibrio de clase. Por esta razón, quiero usar SMOTE para reducir el problema de desequilibrio de clase. Pero, no sé cómo usarlo en la API Java...
Tengo dos conjuntos de datos A y B que son exactamente iguales en términos de número de columnas, nombre de columnas y valores. La única diferencia es el orden de esas columnas. Luego entreno el modelo LightGBM en cada uno de los dos conjuntos de datos con los siguientes pasos Divida cada...
Tengo un modelo XGBoost que intenta predecir si una moneda subirá o bajará el próximo período (5 min). Tengo un conjunto de datos de 2004 a 2018. Divido los datos aleatorizados en 95% de validación de tren y 5% y la precisión en el conjunto de Validación es de hasta 55%. Cuando uso el modelo en un...
Así que me preguntaba cómo, por ejemplo, uno puede optimizar mejor el modelo que están tratando de construir cuando se enfrentan a problemas presentados por un alto sesgo o una gran varianza. Ahora, por supuesto, puedes jugar con el parámetro de regularización para llegar a un final satisfactorio,...