Preguntas etiquetadas con machine-learning

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...

No soy un experto en bosques aleatorios, pero entiendo claramente que el problema clave con los bosques aleatorios es la generación de árboles (aleatorios). ¿Me puede explicar cómo se generan los árboles? (es decir, ¿cuál es la distribución utilizada para la generación de árboles?) Gracias por...

El truco del kernel se usa en varios modelos de aprendizaje automático (por ejemplo, SVM ). Se introdujo por primera vez en el documento "Fundamentos teóricos del método de función potencial en el aprendizaje de reconocimiento de patrones" en 1964. La definición de Wikipedia dice que es un...

Con todos los medios de comunicación y exageraciones sobre el aprendizaje profundo en estos días, leí algunas cosas elementales al respecto. Acabo de descubrir que es solo otro método de aprendizaje automático para aprender patrones a partir de datos. Pero mi pregunta es: ¿dónde brilla y por qué...

En términos de jerga de redes neuronales (y = Peso * x + sesgo), ¿cómo sabría qué variables son más importantes que otras? Tengo una red neuronal con 10 entradas, 1 capa oculta con 20 nodos y 1 capa de salida que tiene 1 nodo. No estoy seguro de cómo saber qué variables de entrada son más...

Mi configuración es la siguiente: Estoy siguiendo las pautas en "Modelado predictivo aplicado". Por lo tanto, he filtrado características correlacionadas y termino con lo siguiente: 4900 puntos de datos en el conjunto de entrenamiento y 1600 puntos de datos en el conjunto de prueba. Tengo 26...

Estoy buscando clasificadores que generen probabilidades de que los ejemplos pertenezcan a una de dos clases. Sé de regresión logística e ingenua Bayes, pero ¿puedes contarme sobre otros que funcionen de manera similar? Es decir, clasificadores que predicen no las clases a las que pertenecen los...

Los trabajos de investigación sobre aprendizaje automático a menudo tratan el aprendizaje y la inferencia como dos tareas separadas, pero no me queda claro cuál es la distinción. En este libro, por ejemplo, usan estadísticas bayesianas para ambos tipos de tareas, pero no proporcionan una motivación...

¿Cuáles son las principales diferencias entre los datos dispersos y los datos faltantes? ¿Y cómo influye en el aprendizaje automático? Más específicamente, qué efecto tienen los datos dispersos y los datos faltantes en los algoritmos de clasificación y el tipo de algoritmos de regresión (números de...

¿El caretpaquete R valida por ambos alphay lambdapara el glmnetmodelo? Ejecutando este código, eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, .lambda = (1:10) * 0.1) Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter =TRUE) netFit <- train(x =train_features, y =...

Recientemente he aprendido que una de las formas de encontrar mejores soluciones para los problemas de LA es mediante la creación de funciones. Se puede hacer eso, por ejemplo, sumando dos características. Por ejemplo, poseemos dos características: "ataque" y "defensa" de algún tipo de héroe....

Estoy usando un clasificador que devuelve probabilidades. Para calcular el AUC, estoy usando el paquete pROC R. Las probabilidades de salida del clasificador son: probs=c(0.9865780, 0.9996340, 0.9516880, 0.9337157, 0.9778576, 0.8140116, 0.8971550, 0.8967585, 0.6322902, 0.7497237) probsmuestra la...

He estado usando theano para experimentar con LSTM y me preguntaba qué métodos de optimización (SGD, Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam, etc.) funcionan mejor para LSTM. ¿Hay trabajos de investigación sobre este tema? Además, ¿la respuesta depende del tipo de aplicación para la que estoy usando el...

Estoy tomando el curso de Andrew Ng sobre Machine Learning a través de Coursera . Para las ecuaciones, se utilizan superíndices en lugar de subíndices. Por ejemplo, en la siguiente ecuación se usa x(i)x(i)x^{(i)} lugar de xixix_i

Tengo una pregunta con respecto a la necesidad de utilizar métodos de selección de características (los bosques aleatorios tienen un valor de importancia de características o métodos de selección de características univariadas, etc.) antes de ejecutar un algoritmo de aprendizaje estadístico....

Estoy leyendo el capítulo de equilibrio de sesgo-varianza de Los elementos del aprendizaje estadístico y tengo dudas en la fórmula de la página 29. Deje que los datos surjan de un modelo tal que donde es aleatorio número con valor esperado y varianza . Supongamos que el valor esperado de error del...

En aplicación de la Tensorflow ResNet , encuentro que utilizan la variación de escala inicializador, también encuentro Xavier inicializador es popular. No tengo mucha experiencia en esto, ¿qué es mejor en la

Breiman dice que los árboles se cultivan sin podar. ¿Por qué? Quiero decir que debe haber una razón sólida por la cual los árboles en un bosque aleatorio no se poden. Por otro lado, se considera muy importante podar un solo árbol de decisión para evitar un ajuste excesivo. ¿Hay alguna literatura...

Estoy usando libsvm en modo C-SVC con un núcleo polinomial de grado 2 y estoy obligado a entrenar múltiples SVM. Cada conjunto de entrenamiento tiene 10 características y 5000 vectores. Durante el entrenamiento, recibo esta advertencia para la mayoría de los SVM que entreno: WARNING: reaching max...

Recientemente me encontré con la palabra "Aprendizaje de refuerzo recurrente". Entiendo qué es "Red neuronal recurrente" y qué es "Aprendizaje de refuerzo", pero no pude encontrar mucha información sobre lo que es un "Aprendizaje de refuerzo recurrente". ¿Puede alguien explicarme qué es un...