Esta es una pregunta general que se hizo indirectamente varias veces aquí, pero carece de una única respuesta autorizada. Sería genial tener una respuesta detallada a esto para la referencia. La precisión , la proporción de clasificaciones correctas entre todas las clasificaciones, es una medida...
Muchos trabajos estadísticos requieren experiencia con datos a gran escala. ¿Cuáles son los tipos de habilidades estadísticas y computacionales que serían necesarias para trabajar con grandes conjuntos de datos? Por ejemplo, ¿qué tal construir modelos de regresión dado un conjunto de datos con 10...
Muchos clasificadores de aprendizaje automático (por ejemplo, máquinas de vectores de soporte) permiten especificar un núcleo. ¿Cuál sería una forma intuitiva de explicar qué es un núcleo? Un aspecto en el que he estado pensando es la distinción entre núcleos lineales y no lineales. En términos...
¿Alguien puede explicar las diferencias principales entre los árboles de inferencia condicional ( ctreedel partypaquete en R) en comparación con los algoritmos de árbol de decisión más tradicionales (como rparten R)? ¿Qué hace que los árboles de CI sean diferentes? ¿Fortalezas y...
Al usar SVM, debemos seleccionar un núcleo. Me pregunto cómo seleccionar un núcleo. ¿Algún criterio para la selección del
Muchos libros y tutoriales de redes neuronales dedican mucho tiempo al algoritmo de retropropagación, que es esencialmente una herramienta para calcular el gradiente. Supongamos que estamos construyendo un modelo con ~ 10K parámetros / pesos. ¿Es posible ejecutar la optimización usando algunos...
En muchas bibliotecas de redes neuronales, hay 'capas de incrustación', como en Keras o Lasagne . No estoy seguro de entender su función, a pesar de leer la documentación. Por ejemplo, en la documentación de Keras dice: Convierta enteros positivos (índices) en vectores densos de tamaño fijo,...
Escuché muchas veces sobre la maldición de la dimensionalidad, pero de alguna manera todavía no puedo entender la idea, todo está nublado. ¿Alguien puede explicar esto de la manera más intuitiva, como se lo explicaría a un niño, para que yo (y los demás confundidos como estoy) pudiéramos entender...
Me pregunto cómo calcular la precisión y la recuperación utilizando una matriz de confusión para un problema de clasificación de varias clases. Específicamente, una observación solo se puede asignar a su clase / etiqueta más probable. Me gustaría calcular: Precisión = TP / (TP + FP) Recuperación...
En un coloquio reciente, el resumen del orador afirmó que estaban utilizando el aprendizaje automático. Durante la charla, lo único relacionado con el aprendizaje automático era que realizaban una regresión lineal en sus datos. Después de calcular los coeficientes de mejor ajuste en el espacio de...
Sé que k-means no está supervisado y se utiliza para la agrupación, etc., y que k-NN está supervisado. ¿Pero quería saber diferencias concretas entre los
¿Cómo se comparan los diferentes métodos de validación cruzada en términos de varianza y sesgo del modelo? Mi pregunta está en parte motivada por este hilo: número óptimo de pliegues en la validación cruzada de - pliegues : ¿es el CV de dejar uno solo siempre la mejor opción? KKK K. La respuesta...
Me he encontrado con el término "solución de forma cerrada" con bastante frecuencia. ¿Qué significa una solución de forma cerrada? ¿Cómo se determina si existe una solución de forma cerrada para un problema dado? Al buscar en línea, encontré información, pero nada en el contexto del desarrollo de...
La función de activación de tanh es: tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 Donde σ(x)σ(x)\sigma(x) , la función sigmoide, se define como: σ(x)=ex1+exσ(x)=ex1+ex\sigma(x) = \frac{e^x}{1 + e^x} . Preguntas: ¿Realmente importa entre...
En el aprendizaje automático, las personas hablan sobre la función objetivo, la función de costo, la función de pérdida. ¿Son solo nombres diferentes de la misma cosa? ¿Cuándo usarlos? Si no siempre se refieren a lo mismo, ¿cuáles son las
El sitio web de inteligencia artificial define el aprendizaje fuera de política y dentro de política de la siguiente manera: "Un alumno fuera de la política aprende el valor de la política óptima independientemente de las acciones del agente. Q-learning es un alumno fuera de la política. Un...
Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84,...
Entiendo los conceptos básicos de cuál es el objetivo de Support Vector Machines en términos de clasificar un conjunto de entrada en varias clases diferentes, pero lo que no entiendo son algunos de los detalles esenciales. Para empezar, estoy un poco confundido por el uso de Slack Variables. ¿Cuál...
Estoy un poco confundido acerca de la selección de funciones y el aprendizaje automático y me preguntaba si podrían ayudarme. Tengo un conjunto de datos de microarrays que se clasifica en dos grupos y tiene miles de características. Mi objetivo es obtener una pequeña cantidad de genes (mis...
Estoy usando el algoritmo de bosque aleatorio como un clasificador robusto de dos grupos en un estudio de microarrays con miles de características. ¿Cuál es la mejor manera de presentar el bosque aleatorio para que haya suficiente información para que sea reproducible en un documento? ¿Existe un...