¿Cuáles pueden ser buenas técnicas para enfrentar este problema abstracto? Tiene un flujo de datos de una señal continua, como uno de un sensor físico. Esa señal tiene valores reales (discretizados), sin atributo; Se pueden extraer características adictivas (p. ej., potencia, autocorrelación,...
Por ejemplo: Quiero pronosticar valores futuros de una serie temporal basados en valores previos de múltiples series temporales 'utilizando un ANN y / o SVM. Las entradas serán valores rezagados de cada serie de tiempo, y las salidas serán pronósticos de un paso adelante (los pronósticos con...
Estoy comenzando mi viaje de doctorado, y el objetivo final que me propuse es desarrollar ANN que supervisen el entorno en el que trabajan y ajusten dinámicamente su arquitectura al problema en cuestión. La implicación obvia es la temporalidad de los datos: si el conjunto de datos no es continuo y...
He estado lidiando con el siguiente problema. Tengo una especie de sistema de tiempo real y cada período de tiempo leo su valor actual, creando una serie de tiempo (como 1, 12, 2, 3, 5, 9, 1, ...). Me gustaría conocer métodos (estadística y aprendizaje automático) para pronosticar el siguiente...
Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las frecuencias observadas de mis cuatro eventos (18) puedo calcular las...
Cuando se usa libsvm, el parámetro es un parámetro para la función del núcleo. Su valor predeterminado se configura como γ = 1γγ\gammaγ= 1Número de características.γ=1Número de características.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} ¿Existe alguna guía teórica para configurar este parámetro...
Para la tarea de modelado de abandono que estaba considerando: Calcule k grupos para los datos Construya k modelos para cada grupo individualmente. La razón de esto es que no hay nada que demostrar, que la población de subsistemas es homogénea, por lo que es razonable suponer que el proceso de...
En el documento original de pLSA, el autor, Thomas Hoffman, establece un paralelismo entre las estructuras de datos de pLSA y LSA que me gustaría discutir con usted. Antecedentes: Inspirándose en la recuperación de información, supongamos que tenemos una colección de documentos y un vocabulario...
Configuración Muchos algoritmos operan en una sola relación o tabla, mientras que muchas bases de datos del mundo real almacenan información en varias tablas (Domingos, 2003). Pregunta ¿Qué tipos de algoritmos aprenden bien de múltiples tablas (relacionales)? En particular, estoy interesado en...
Considere el problema de filtrado colaborativo. Tenemos una matriz de tamaño #users * #items. si al usuario me gusta el elemento j, si al usuario no le gustan los elementos j ysi no hay datos sobre el par (i, j) Queremos predecir para futuros usuarios, pares de elementos.MMMMi,j=1Mi,j=1M_{i,j} =...
¿Cómo se puede determinar la tasa de aprendizaje óptima para el descenso de gradiente? Estoy pensando que podría ajustarlo automáticamente si la función de costo devuelve un valor mayor que en la iteración anterior (el algoritmo no convergerá), pero no estoy realmente seguro de qué nuevo valor...
Estaba leyendo este libro Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático de Bishop. Tuve una confusión relacionada con una derivación del sistema dinámico lineal. En SUD asumimos que las variables latentes son continuas. Si Z denota las variables latentes y X denota las variables...
Estoy interesado en vincular registros en 2 conjuntos de datos por nombre, apellido y año de nacimiento. ¿Podría esto ser factible con el algoritmo EM, y si es así, cómo? Considere el siguiente registro en el 1er como ejemplo: Carl McCarthy, 1967. Buscaré en todos los registros del segundo...
Vi los libros de Vapnik sobre aprendizaje estadístico ... Leí los primeros capítulos. De todos modos, lo que más me sorprendió fue que pensó que la navaja de afeitar de Occam era obsoleta. Pensé que estaba relacionado con la situación en la que asumir una dimensión más alta mejora...
Tengo un conjunto de entrenamiento con aproximadamente 3000 instancias positivas y 3000 instancias negativas. Pero mi conjunto de datos de prueba no está equilibrado. El conjunto positivo solo tiene 50 instancias y el negativo tiene 1500 instancias, lo que hace que la precisión sea muy baja. ¿Hay...
Soy nuevo en el aprendizaje automático y trato de usar scikit-learn (sklearn) para tratar un problema de clasificación. Tanto DecisionTree como SVM pueden entrenar a un clasificador para este problema. Utilizo sklearn.ensemble.RandomForestClassifiery sklearn.svm.SVCpara ajustar los mismos datos de...
No estoy seguro de si esta pregunta es totalmente apropiada aquí, de lo contrario, elimínela. Soy un estudiante graduado en economía. Para un proyecto que investiga problemas en seguros sociales, tengo acceso a una gran cantidad de informes de casos administrativos (> 200k) que se ocupan de...
¿Qué relaciones y diferencias hay entre la teoría del aprendizaje estadístico y la teoría del aprendizaje computacional ? ¿Son sobre el mismo tema? ¿Resolver los mismos problemas y usar los mismos métodos? Por ejemplo, el primero dice que es la teoría de la predicción (regresión, clasificación,...
Estoy estudiando diferentes métodos de estimación puntual y leí que cuando usamos estimaciones MAP vs ML, cuando usamos un "uniforme previo", las estimaciones son idénticas. ¿Alguien puede explicar qué es un "uniforme" anterior y dar algunos ejemplos (simples) de cuándo los estimadores MAP y ML...
Estoy tratando de tener una idea de cómo LDA 'encaja' dentro de otras técnicas de aprendizaje supervisado. Ya he leído algunas de las publicaciones de LDA-esque aquí sobre LDA. Ya estoy familiarizado con el perceptrón, pero solo estoy aprendiendo LDA ahora. ¿Cómo 'encaja' LDA en la familia de...