Preguntas etiquetadas con machine-learning

Estoy analizando un conjunto de datos utilizando un modelo de efectos mixtos con un efecto fijo (condición) y dos efectos aleatorios (participante debido al diseño del sujeto y al par). El modelo se ha generado con el lme4paquete:

Estoy entrevistando a personas para un puesto de desarrollador / investigador de algoritmos en un contexto de estadísticas / aprendizaje automático / minería de datos. Estoy buscando preguntas para determinar, específicamente, la familiaridad, comprensión y fluidez de un candidato con la teoría...

Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-

¿En qué punto comenzamos a clasificar las redes neuronales de varias capas como redes neuronales profundas o para decirlo de otra manera? ¿Cuál es el número mínimo de capas en una red neuronal

Descenso de gradiente estándar calcularía el gradiente para todo el conjunto de datos de entrenamiento. for i in range(nb_epochs): params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params) params = params - learning_rate * params_grad Para un número predefinido de épocas, primero calculamos...

Estaba leyendo sobre el optimizador Adam para Deep Learning y encontré la siguiente oración en el nuevo libro Deep Learning de Begnio, Goodfellow y Courtville: Adam incluye correcciones de sesgo a las estimaciones de los momentos de primer orden (el término de momento) y los momentos de segundo...

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...

Estoy trabajando en un problema de agrupación de texto. Los datos contienen varias oraciones. ¿Existe un buen algoritmo que alcanza una alta precisión en textos cortos? ¿Puedes proporcionar buenas referencias? Algoritmos como KMeans, el agrupamiento espectral no funciona bien para este problema....

Hay mucha literatura que enfatiza el método de maximización de expectativas en los modelos de mezcla (mezcla de Gauss, modelo oculto de Markov, etc.). ¿Por qué EM es importante? EM es solo una forma de hacer optimización y no se usa ampliamente como método basado en gradiente (gradiente decente o...

Preguntas ¿Depende de si el árbol es poco profundo o profundo? ¿O podemos decir esto independientemente de la profundidad / niveles del árbol? ¿Por qué el sesgo es bajo y la varianza alta? Por favor explique intuitivamente y

Tengo un modelo de predicción probado con cuatro métodos, como puede ver en la figura del diagrama de caja a continuación. El atributo que predice el modelo está en el rango de 0-8. Puede notar que hay un valor atípico de límite superior y tres valores atípicos de límite inferior indicados por...

Tengo dos conjuntos de datos (fuente y datos de destino) que siguen la distribución diferente. Estoy usando MMD, que es una distribución de distancia no paramétrica, para calcular la distribución marginal entre los datos de origen y destino. fuente de datos, Xs datos objetivo, Xt Adaptación...

http://www.deeplearningbook.org/contents/ml.html La página 116 explica el error de bayes de la siguiente manera El modelo ideal es un oráculo que simplemente conoce la verdadera distribución de probabilidad que genera los datos. Incluso un modelo de este tipo aún incurrirá en algún error en...

Prácticamente cualquier base de datos que queremos hacer predicciones utilizando algoritmos de aprendizaje automático encontrará valores faltantes para algunas de las características. Existen varios enfoques para abordar este problema, para excluir líneas que tienen valores faltantes hasta que se...

Entiendo el razonamiento detrás de dividir los datos en un conjunto de prueba y un conjunto de validación. También entiendo que el tamaño de la división dependerá de la situación, pero generalmente variará de 50/50 a 90/10. Construí un RNN para corregir la ortografía y comenzar con un conjunto de...

Estoy estudiando este Tutorial sobre Autoencoders Variacionales de Carl Doersch . En la segunda página dice: Uno de los marcos más populares es el Autoencoder Variacional [1, 3], el tema de este tutorial. Los supuestos de este modelo son débiles, y el entrenamiento es rápido a través de la...

Estoy buscando hacer un proyecto de reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Después de investigar un poco, me he encontrado con una arquitectura que parece interesante: CNN + RNN + CTC. Estoy familiarizado con las redes neuronales contorneadas (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN), pero...

Supongamos que tenemos dos árboles de regresión (árbol A y árbol B) que asignan la entrada a la salida . Sea para el árbol A y para el árbol B. Cada árbol usa divisiones binarias, con hiperplanos como funciones de separación.x ∈ RreX∈Rrex \in \mathbb{R}^dy^∈ Ry^∈R\hat{y} \in \mathbb{R}y^= fUN( x...

No he encontrado una respuesta satisfactoria a esto de google . Por supuesto, si los datos que tengo son del orden de millones, entonces el aprendizaje profundo es el camino. Y he leído que cuando no tengo grandes datos, tal vez sea mejor usar otros métodos en el aprendizaje automático. La razón...

A medida que profundizamos en la literatura sobre redes neuronales , podemos identificar otros métodos con topologías neuromórficas (arquitecturas similares a "redes neuronales"). Y no estoy hablando del teorema de aproximación universal . A continuación se dan ejemplos. Entonces, me hace...