Los siguientes son los 6 límites de decisión a continuación. Los límites de decisión son las líneas violett. Los puntos y cruces son dos conjuntos de datos diferentes. Tenemos que decidir cuál es un: SVM lineal SVM kernelized (núcleo polinomial de orden 2) Perceptrón Regresión logística Red...
Tengo este proyecto paralelo en el que rastreo los sitios web de noticias locales en mi país y quiero crear un índice de criminalidad e índice de inestabilidad política. Ya he cubierto la parte de recuperación de información del proyecto. Mi plan es hacer: Extracción de temas sin...
Una regla de puntuación adecuada es una regla que se maximiza mediante un modelo 'verdadero' y no permite 'cubrir' o jugar con el sistema (informar deliberadamente diferentes resultados, como es la verdadera creencia del modelo para mejorar la puntuación). El puntaje de Brier es correcto, la...
Estoy intentando aprender cómo usar los campos aleatorios de Markov para segmentar regiones en una imagen. No entiendo algunos de los parámetros en el MRF o por qué la maximización de expectativas que realizo a veces no puede converger en una solución. A partir del teorema de Bayes, tengo...
Estoy entrenando un clasificador LDA multiclase con 8 clases de datos. Mientras realizo el entrenamiento, recibo una advertencia de: " Las variables son colineales " Estoy obteniendo una precisión de entrenamiento de más del 90% . Estoy usando la biblioteca scikits-learn en Python do train y...
¿Puede alguien resumirme con posibles ejemplos, en qué situaciones el aumento de los datos de capacitación mejora el sistema en general? ¿Cuándo detectamos que agregar más datos de entrenamiento podría sobrepasar los datos y no dar una buena precisión en los datos de la prueba? Esta es una...
Estoy tratando de entender el contexto del famoso libro de Minsky y Papert "Perceptrons" de 1969, tan crítico para las redes neuronales. Hasta donde sé, todavía no había otros algoritmos genéricos de aprendizaje supervisado, excepto el perceptrón: los árboles de decisión comenzaron a ser...
Tengo un conjunto de datos de 120 muestras en una configuración de validación cruzada 10 veces. Actualmente, elijo los datos de entrenamiento de la primera reserva y hago una validación cruzada de 5 veces para elegir los valores de gamma y C mediante la búsqueda de cuadrícula. Estoy usando SVM con...
Entonces, soy un novato en el campo de ML e intento hacer alguna clasificación. Mi objetivo es predecir el resultado de un evento deportivo. He reunido algunos datos históricos y ahora trato de entrenar a un clasificador. Obtuve alrededor de 1200 muestras, 0.2 de ellas las dividí para fines de...
¿Qué es el modelo nulo en regresión y cuál es la relación entre el modelo nulo y la hipótesis nula? Para mi entender, ¿significa ¿Usando el "promedio de la variable de respuesta" para predecir la variable de respuesta continua? ¿Usando la "distribución de etiquetas" en la predicción de...
Tengo un conjunto de datos de prueba altamente desequilibrado. El conjunto positivo consta de 100 casos, mientras que el conjunto negativo consta de 1500 casos. En el lado del entrenamiento, tengo un grupo de candidatos más grande: el conjunto de entrenamiento positivo tiene 1200 casos y el...
Consideremos el problema de clasificar el conjunto de datos MNIST. Según la página web MNIST de Yann LeCun , 'Ciresan et al.' obtuvo una tasa de error del 0.23% en el conjunto de prueba MNIST usando la red neuronal convolucional. Denotemos el conjunto de entrenamiento MNIST como...
Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de...
Estoy tratando de entender la curva de recuperación de precisión, entiendo qué son la precisión y la recuperación, pero lo que no entiendo es el valor de "línea de base". Estaba leyendo este enlace https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-precision-recall-plot/ y no...
¿Cuál es el mejor clasificador de 2 clases listo para usar? Sí, supongo que esa es la pregunta del millón de dólares, y sí, soy consciente del teorema de no almuerzo gratis , y también he leído las preguntas anteriores: ¿Cuál es el mejor clasificador de 2 clases listo para usar para su...
Soy nuevo en Machine Learning. En este momento estoy usando un clasificador Naive Bayes (NB) para clasificar textos pequeños en 3 clases como positivos, negativos o neutros, usando NLTK y python. Después de realizar algunas pruebas, con un conjunto de datos compuesto por 300,000 instancias (16,924...
Necesito entrenar un clasificador lineal en mi computadora portátil con cientos de miles de puntos de datos y alrededor de diez mil características. ¿Cuáles son mis opciones? ¿Cuál es el estado del arte para este tipo de problema? Parece que el descenso de gradiente estocástico es una dirección...
Estoy estudiando un curso de aprendizaje automático y las diapositivas de la conferencia contienen información que encuentro contradictoria con el libro recomendado. El problema es el siguiente: hay tres clasificadores: clasificador A que proporciona un mejor rendimiento en el rango inferior de...
He visto diferentes métricas de error utilizadas en las competiciones de Kaggle: RMS, media cuadrática, AUC, entre otras. ¿Cuál es la regla general para elegir una métrica de error, es decir, cómo sabe qué métrica de error usar para un problema determinado? ¿Hay alguna
Actualmente estoy ajustando bosques aleatorios para un problema de clasificación usando el randomForestpaquete en R, y no estoy seguro de cómo informar un error de entrenamiento para estos modelos. Mi error de entrenamiento es cercano al 0% cuando lo calculo usando predicciones que obtengo con el...