Me gustaría poder diseñar un clasificador que pueda distinguir entre diferentes tipos de conversaciones (no necesariamente decir nada sobre el estado de ánimo, la sinceridad o el resultado, eso es demasiado descabellado). Para saber, por ejemplo, que entre 50 muestras de conversaciones, 10...
Leí en este intercambio un método heurístico para estimar gamma para el kernel rbf en SVM. Me preguntaba si alguien podría explicármelo con un poco más de detalle. Creo que selecciona 1000 (o una gran cantidad) de pares de puntos de datos del conjunto de datos y luego calcula la norma para la...
Recuerdo haber visto / leído en alguna parte que para SVM multiclase con datos no balanceados, había una manera de determinar los pesos de clase a partir de los datos de entrenamiento (en lugar de la validación X). ¿Alguien sabe cuál es el método o de qué papel
Los algoritmos de refuerzo, como AdaBoost , combinan múltiples clasificadores 'débiles' para formar un solo clasificador más fuerte. Aunque en teoría el refuerzo debería ser posible con cualquier clasificador base, en la práctica parece que los clasificadores basados en árboles son los más...
Estoy usando la regresión vectorial de soporte para modelar algunos datos bastante sesgados (con curtosis alta). Intenté modelar los datos directamente, pero estoy obteniendo predicciones erróneas, creo que principalmente debido a la distribución de los datos, que está sesgada con colas muy...
¿Existe algún método para construir árboles de decisión que tenga en cuenta los predictores estructurados / jerárquicos / multinivel, que me permitan imponer conocimientos de dominio o restricciones en las interacciones, por
El problema de diseñar un clasificador de clases múltiples usando LDA puede expresarse como un problema de 2 clases (uno frente a todo lo demás) o un problema de clases múltiples . ¿Por qué es que, en ciertos casos , el clasificador LDA de múltiples clases supera el LDA de 2 clases (uno frente a...
Estoy calculando algunas probabilidades condicionales y los intervalos de confianza del 95% asociados. Para muchos de mis casos, tengo recuentos directos de xéxitos fuera de los nensayos (de una tabla de contingencia), por lo que puedo usar un intervalo de confianza binomial, como se proporciona...
Estoy tratando de implementar la regularización múltiple en máquinas de vectores de soporte (SVM) en Matlab. Estoy siguiendo las instrucciones en el documento de Belkin et al. (2006), ahí está la
Tenemos un pequeño conjunto de datos (alrededor de 250 muestras * 100 características) en el que queremos construir un clasificador binario después de seleccionar el mejor subconjunto de características. Digamos que dividimos los datos en: Entrenamiento, Validación y Pruebas Para la selección de...
Tengo un conjunto de datos de una bolsa de palabras. Elijo aleatoriamente algunos puntos y los uso para probar y los otros se usan para entrenar. caso (1) Simplemente tomo cada punto de datos del conjunto de prueba y lo clasifico como teniendo la misma etiqueta de clase que su punto más cercano...
Sé que este es principalmente un sitio de estadísticas, por lo que si no estoy en el tema, por favor redirígeme. Tengo un sistema con bombas que a veces se rompen y necesitan ser reemplazadas. Me gustaría poder predecir las fallas y, por lo tanto, dar una alerta temprana a las personas que...
¿Alguien tiene un breve ejemplo educativo breve sobre cómo usar las redes neuronales ( nneten R por ejemplo) con el propósito de predicción? Aquí hay un ejemplo, en R, de una serie temporal T <- seq(0,20,length=200) Y <- 1 + 3*cos(4*T+2) +.2*T^2 + rnorm(200) plot(T,Y,type="l") Esto es solo...
Múltiples métodos de aprendizaje del núcleo tienen como objetivo construir un modelo de núcleo donde el núcleo es una combinación lineal de núcleos de base fija. Aprender el núcleo consiste en aprender los coeficientes de ponderación para cada núcleo base, en lugar de optimizar los parámetros del...
Antecedentes del problema: como parte de mi investigación, he escrito dos algoritmos que pueden seleccionar un conjunto de características de un conjunto de datos (datos de expresión génica de pacientes con cáncer). Estas características luego se prueban para ver qué tan bien pueden clasificar una...
Soy un gran fanático del fútbol y también estoy interesado en el aprendizaje automático. Como proyecto para mi curso de ML, estoy tratando de construir un modelo que prediga la posibilidad de ganar para el equipo local, dados los nombres del equipo local y visitante. (Consulto mi conjunto de datos...
Noté que la tarea de regresión en el aprendizaje automático está de alguna manera relacionada con la resolución de ecuaciones diferenciales aproximadamente, ambas están tratando de aproximar una función desconocida. Entonces, mi pregunta es: ¿ML puede ser de alguna manera útil para resolver...
Estoy trabajando con el código forestal aleatorio de Breiman ( http://stat-www.berkeley.edu/users/breiman/RandomForests/cc_manual.htm#c2 ) para la clasificación de datos satelitales (aprendizaje supervisado). Estoy usando un conjunto de datos de entrenamiento y prueba que tiene un tamaño de muestra...
La naturaleza discreta del DP lo hace inadecuado para aplicaciones generales en no paramétricos bayesianos, pero es muy adecuado para el problema de colocar priors en los componentes de la mezcla en el modelado de mezclas. Esta cita es de Procesos de Dirichlet jerárquicos (Teh, et al, (2006)[ 1...
Entiendo cómo se elige la mejor división para bosque aleatorio para predictores numéricos (características). Los predictores numéricos se ordenan para cada valor, se calcula la impureza o entropía de Gini y se elige un umbral que proporciona la mejor división. Pero, ¿cómo se elige la mejor...