Importancia variable de SVM
¿Cómo obtener una importancia variable (atributo) usando SVM?
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¿Cómo obtener una importancia variable (atributo) usando SVM?
Estoy un poco confundido con una conferencia sobre regresión lineal dada por Andrew Ng en Coursera sobre el aprendizaje automático. Allí, le dio una función de costo que minimiza la suma de cuadrados como: 12m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))212m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))2 \frac{1}{2m} \sum _{i=1}^m...
He estado trabajando en un problema de regresión donde la entrada es una imagen, y la etiqueta es un valor continuo entre 80 y 350. Las imágenes son de algunos químicos después de que ocurre una reacción. El color que resulta indica la concentración de otro químico que queda, y eso es lo que el...
Soy completamente nuevo en las redes neuronales pero estoy muy interesado en comprenderlas. Sin embargo, no es nada fácil comenzar. ¿Alguien podría recomendar un buen libro o cualquier otro tipo de recurso? ¿Hay una lectura obligada? Estoy agradecido por cualquier tipo de
Al hacer la regresión, por ejemplo, dos hiperparámetros para elegir son a menudo la capacidad de la función (por ejemplo, el mayor exponente de un polinomio) y la cantidad de regularización. Lo que me confunde es, ¿por qué no elegir una función de baja capacidad y luego ignorar cualquier...
¿Existe una implementación popular de los campos aleatorios condicionales en Python ? ¡Parece que no puedo encontrar ninguno que sea ampliamente utilizado y
Me encontré con este documento que usa la detección de anomalías de enlaces para predecir temas de tendencias, y lo encontré increíblemente intrigante: el documento es "Descubriendo temas emergentes en las corrientes sociales a través de la detección de anomalías de enlaces" . Me encantaría...
Me gustaría determinar la importancia relativa de los conjuntos de variables para un randomForestmodelo de clasificación en R. La importancefunción proporciona la MeanDecreaseGinimétrica para cada predictor individual: ¿es tan simple como sumar esto en cada predictor de un conjunto? Por...
Estoy usando la herramienta libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) para la clasificación de vectores de soporte. Sin embargo, estoy confundido sobre el formato de los datos de entrada. Desde el archivo Léame: El formato del archivo de datos de entrenamiento y prueba...
Tengo un CNN de cuatro capas para predecir la respuesta al cáncer utilizando datos de resonancia magnética. Uso activaciones ReLU para introducir no linealidades. La precisión y la pérdida del tren aumentan y disminuyen monotónicamente, respectivamente. Pero, la precisión de mi prueba comienza a...
Estaba tratando de aprender el aprendizaje automático usando el material de Coursera . En esta conferencia, Andrew Ng usa un algoritmo de descenso de gradiente para encontrar los coeficientes del modelo de regresión lineal que minimizará la función de error (función de costo). Para la regresión...
¿Es "aprendizaje profundo" solo otro término para el modelado multinivel / jerárquico? Estoy mucho más familiarizado con este último que con el primero, pero por lo que puedo decir, la diferencia principal no está en su definición, sino en cómo se usan y evalúan dentro del dominio de su...
¿Cuáles son las diferencias entre "inferencia" y "estimación" en el contexto del aprendizaje automático ? Como novato, siento que inferimos variables aleatorias y estimamos los parámetros del modelo. ¿Es correcto este entendimiento? Si no es así, ¿cuáles son exactamente las diferencias y cuándo...
[Esta pregunta también se planteó en el desbordamiento de la pila] La pregunta en resumen Estoy estudiando redes neuronales convolucionales, y creo que estas redes no tratan a cada neurona de entrada (píxel / parámetro) de manera equivalente. Imagine que tenemos una red profunda (muchas capas)...
Estaba leyendo el documento ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks y en la sección 3, donde explicaron la arquitectura de su red neuronal convolucional, explicaron cómo preferían usar: no linealidad no saturanteF( x ) = m a x ( 0 , x ) .F(X)=metrounaX(0 0,X).f(x) =...
Estoy tratando de ponerme al día con R. Finalmente, quiero usar las bibliotecas R para hacer la clasificación de texto. Me preguntaba cuáles son las experiencias de las personas con respecto a la escalabilidad de R cuando se trata de hacer una clasificación de texto. Es probable que me encuentre...
Aprendizaje supervisado 1) Un humano construye un clasificador basado en entrada y salida de datos 2) Ese clasificador está entrenado con un conjunto de datos de entrenamiento 3) Ese clasificador se prueba con un conjunto de datos de prueba 4) Despliegue si el resultado es satisfactorio Para...
Tenía una pregunta sobre el parámetro de profundidad de interacción en gbm en R. Esta puede ser una pregunta novata, por lo que me disculpo, pero ¿cómo el parámetro, que creo que denota el número de nodos terminales en un árbol, básicamente indica X-way interacción entre los predictores? Solo trato...
¿Cuál es la diferencia entre la red neuronal , la red bayesiana , el árbol de decisión y las redes de Petri , a pesar de que todos son modelos gráficos y representan visualmente la relación
Tengo muchas cadenas de direcciones: 1600 Pennsylvania Ave, Washington, DC 20500 USA Quiero analizarlos en sus componentes: street: 1600 Pennsylvania Ave city: Washington province: DC postcode: 20500 country: USA Pero, por supuesto, los datos están sucios: provienen de muchos países en muchos...