Recientemente he aprendido sobre el maravilloso PCA y he hecho el ejemplo descrito en la documentación de scikit-learn . Estoy interesado en saber cómo puedo aplicar PCA a nuevos puntos de datos para fines de clasificación. Después de visualizar PCA en un plano bidimensional (eje x, y), veo que...
Hoy nuestro profesor declaró en clase que "no es posible sobreajustar con clasificadores lineales". Considero que eso es incorrecto, ya que incluso los clasificadores lineales pueden ser sensibles a los valores atípicos en el conjunto de entrenamiento; tomemos, por ejemplo, un margen duro. ¿O estoy...
Support Vector Machines con núcleo de función de base radial es un clasificador supervisado de propósito general. Si bien conozco los fundamentos teóricos de estos SVM y sus puntos fuertes, no conozco los casos en los que son el método preferido. Entonces, ¿hay una clase de problemas para los...
Estoy tratando de entrenar una red neuronal profunda para la clasificación, utilizando la propagación inversa. Específicamente, estoy usando una red neuronal convolucional para la clasificación de imágenes, usando la biblioteca Tensor Flow. Durante el entrenamiento, estoy experimentando un...
Tengo un problema de clasificación donde los píxeles se etiquetarán con etiquetas suaves (que denotan probabilidades) en lugar de etiquetas duras de 0,1. Anteriormente con el etiquetado duro de 0,1 píxeles, la función de pérdida de entropía cruzada (sigmoidCross entropyLossLayer de Caffe) estaba...
por ej. si tengo una calificación crediticia variable de clase con dos clases buenas y malas, donde # (bueno) = 700 y # (malo) = 300. No quiero acortar mis datos. ¿Qué técnica debo usar? Estaba usando SVM pero está dando todo lo malo como bueno en las
Tenemos un conjunto de muestras biológicas que fue bastante costoso de obtener. Ponemos estas muestras a través de una serie de pruebas para generar datos que se utilizan para construir un modelo predictivo. Para este propósito, hemos dividido las muestras en conjuntos de entrenamiento (70%) y...
Mi conjunto de datos está compuesto por la mortalidad total o la supervivencia de un organismo en tres tipos de sitios, costero, medio canal y en alta mar. Los números en la tabla a continuación representan el número de sitios. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20...
Soy nuevo en el uso de GMM. No pude encontrar ninguna ayuda apropiada en línea. ¿Podría alguien proporcionarme el recurso adecuado sobre "Cómo decidir si usar GMM se ajusta a mi problema?" o en caso de problemas de clasificación "¿Cómo decidir si tengo que usar la clasificación SVM o la...
Tengo series temporales ruidosas que necesito segmentar en esas porciones con una media cero y aquellas porciones sin una media cero. Encontrar los límites con la mayor precisión posible es importante (claramente donde el límite se encuentra con precisión es un poco subjetivo). Creo que una...
Digamos que tengo un montón de filas para un problema de clasificación: X1, . . . Xnorte, YX1,...Xnorte,YX_1, ... X_N, Y Donde son las características / predictores e Y es la clase a la que pertenece la combinación de características de la fila.X1, . . . , XnorteX1,...,XnorteX_1, ...,...
Configuración Muchos algoritmos operan en una sola relación o tabla, mientras que muchas bases de datos del mundo real almacenan información en varias tablas (Domingos, 2003). Pregunta ¿Qué tipos de algoritmos aprenden bien de múltiples tablas (relacionales)? En particular, estoy interesado en...
Si se usa un Análisis discriminante lineal de varias clases (o también leo Análisis discriminante múltiple a veces) para la reducción de dimensionalidad (o transformación después de la reducción de dimensionalidad a través de PCA), entiendo que, en general, una "normalización del puntaje Z" (o...
Estoy luchando con los puntos de proyección en el análisis discriminante lineal (LDA). Muchos libros sobre métodos estadísticos multivariados ilustran la idea de la LDA con la siguiente figura. La descripción del problema es la siguiente. Primero necesitamos dibujar el límite de decisión,...
Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 3 años . A pesar del...
¿Cuál es la diferencia entre "patrón oro" y "verdad fundamental"? Los dos artículos wiki (es decir, estándar de oro y verdad básica) relacionan ambos conceptos entre sí en términos de precisión / exactitud del modelo. Esa es una posibilidad. Pero también descubrí que estos conceptos se usan...
Uno de los métodos de evaluación para ImageNet Competition (clasificar imágenes de 1,000 categorías) es el error de top 5, ¿qué significa eso? Ver:
El libro "Introducción al aprendizaje automático" de Ethem Alpaydın afirma que la dimensión VC de un rectángulo alineado a ejes es 4. Pero, ¿cómo puede un rectángulo romper un conjunto de cuatro puntos colineales con puntos alternativos positivos y negativos? ¿Alguien puede explicar y probar la...
Estoy estudiando 'Introducción al aprendizaje estadístico' de James, Witten, Hastie, Tibshirani. En la página 139 de su libro, comenzaron introduciendo el Teorema de Bayes . no es una constante matemática, pero denota la probabilidad previa. Nada es extraño en esta
Este artículo afirma que en CART, debido a que se realiza una división binaria en una sola covariable en cada paso, todas las divisiones son ortogonales y, por lo tanto, no se consideran las interacciones entre covariables. Sin embargo, muchas referencias muy serias afirman, por el contrario, que...