Necesito implementar un programa que clasifique los registros en 2 categorías (verdadero / falso) en función de algunos datos de entrenamiento, y me preguntaba qué algoritmo / metodología debería considerar. Parece que hay muchos para elegir: red neuronal artificial, algoritmo genético, aprendizaje...
Tengo entendido que incluso cuando se siguen los procedimientos adecuados de validación cruzada y selección de modelos, se producirá un sobreajuste si se busca un modelo lo suficientemente difícil , a menos que se impongan restricciones en la complejidad del modelo, punto. Además, a menudo las...
Casi todos los ejemplos de árboles de decisión que he encontrado resultan ser un árbol binario. ¿Es esto bastante universal? ¿La mayoría de los algoritmos estándar (C4.5, CART, etc.) solo admiten árboles binarios? Por lo que deduzco , CHAID no se limita a los árboles binarios, sino que parece ser...
Esta pregunta ya tiene respuestas aquí : ¿Cómo puede ser positivo el cambio en la función de costos? (1 respuesta) ¿Qué debo hacer cuando mi red neuronal no aprende? (5 respuestas) Cerrado el mes pasado . Estoy entrenando un modelo (red neuronal...
Contexto Una pregunta popular en este sitio es " ¿Cuáles son los pecados estadísticos comunes? ". Uno de los pecados mencionados es asumir que el enlace "correlación implica causalidad ..." Luego, en los comentarios con 5 votos a favor, se sugiere que: "Google gana $ 65 mil millones al año sin...
¿Cuándo debemos discretizar / bin variables / características independientes y cuándo no? Mis intentos de responder la pregunta: En general, no debemos bin, porque binning perderá información. El binning en realidad aumenta el grado de libertad del modelo, por lo que es posible causar un ajuste...
En muchas aplicaciones de aprendizaje automático, los llamados métodos de aumento de datos han permitido construir mejores modelos. Por ejemplo, suponga un conjunto de entrenamiento de100100100 imágenes de gatos y perros. Al girar, reflejar, ajustar el contraste, etc., es posible generar imágenes...
Los datos tienen muchas características (por ejemplo, 100) y el número de instancias es como 100,000. Los datos son escasos. Quiero ajustar los datos usando regresión logística o svm. ¿Cómo sé si las características son lineales o no lineales para poder usar el truco del núcleo si no es...
Basado en el poco conocimiento que tengo sobre los métodos MCMC (Markov chain Monte Carlo), entiendo que el muestreo es una parte crucial de la técnica antes mencionada. Los métodos de muestreo más utilizados son Hamiltonian y Metropolis. ¿Hay alguna manera de utilizar el aprendizaje automático o...
Estaba leyendo el documento de normalización de lotes (BN) (1) y no entendía la necesidad de usar promedios móviles para rastrear la precisión del modelo e incluso si aceptaba que era lo correcto, no entiendo qué están haciendo exactamente. Según tengo entendido (que puede estar equivocado), el...
A menudo se menciona que las unidades lineales rectificadas (ReLU) han reemplazado a las unidades softplus porque son lineales y más rápidas de calcular. ¿Softplus todavía tiene la ventaja de inducir la dispersión o está restringido a la ReLU? La razón por la que pregunto es porque me pregunto...
Me preguntaba si alguien tenía alguna idea o intuición detrás de la diferencia entre la variación de información y el índice Rand para comparar agrupaciones. He leído el documento " Comparación de agrupamientos: una distancia basada en la información " de Marina Melia (Journal of Multivariate...
Suponga que está analizando un gran conjunto de datos con miles de millones de observaciones por día, donde cada observación tiene un par de miles de variables numéricas y categoriales dispersas y posiblemente redundantes. Digamos que hay un problema de regresión, un problema de clasificación...
Ejecuté una validación cruzada 10 veces en diferentes algoritmos de clasificación binaria, con el mismo conjunto de datos, y recibí resultados promediados Micro y Macro. Cabe mencionar que este fue un problema de clasificación de etiquetas múltiples. En mi caso, los verdaderos negativos y los...
Aquí está mi vieja pregunta Me gustaría preguntar si alguien sabe la diferencia (si hay alguna diferencia) entre los modelos Hidden Markov (HMM) y el Filtro de partículas (PF), y como consecuencia el Filtro Kalman, o en qué circunstancias usamos qué algoritmo. Soy estudiante y tengo que hacer un...
En el filtrado colaborativo, tenemos valores que no se completan. Supongamos que un usuario no vio una película, entonces tenemos que poner una 'na' allí. Si voy a tomar un SVD de esta matriz, entonces tengo que poner algún número allí, digamos 0. Ahora, si factorizo la matriz, tengo un método...
En aras de la simplicidad, digamos que estoy trabajando en el ejemplo clásico de correos electrónicos no deseados / no deseados. Tengo un conjunto de 20000 correos electrónicos. De estos, sé que 2000 son spam, pero no tengo ningún ejemplo de correos electrónicos que no sean spam. Me gustaría...
Fondo: Sí, la máquina de Boltzmann restringida (RBM) PUEDE usarse para iniciar los pesos de una red neuronal. También puede ser utilizado de una manera "capa por capa" para construir una red profunda creencia (es decir, para entrenar a un capa -ésima en la parte superior de ( n - 1 ) capa de...
En el contexto del aprendizaje automático y el reconocimiento de patrones, hay un concepto llamado Kernel Trick . Enfrentando problemas en los que se me pide que determine si una función podría ser una función del núcleo o no, ¿qué se debe hacer exactamente? ¿Debería comprobar primero si tienen la...
Preámbulo Esta es una publicación muy larga. Si está releyendo esto, tenga en cuenta que he revisado la parte de la pregunta, aunque el material de fondo sigue siendo el mismo. Además, creo que he ideado una solución al problema. Esa solución aparece en la parte inferior de la publicación. Gracias...