En el contexto del aprendizaje automático, ¿cuál es la diferencia entre aprendizaje sin supervisión aprendizaje supervisado y aprendizaje semi-supervisado? ¿Y cuáles son algunos de los principales enfoques algorítmicos a
En aras de la simplicidad, digamos que estoy trabajando en el ejemplo clásico de correos electrónicos no deseados / no deseados. Tengo un conjunto de 20000 correos electrónicos. De estos, sé que 2000 son spam, pero no tengo ningún ejemplo de correos electrónicos que no sean spam. Me gustaría...
Estaba leyendo el informe de la solución ganadora de una competencia de Kaggle ( Clasificación de malware ). El informe se puede encontrar en esta publicación del foro . El problema era un problema de clasificación (nueve clases, la métrica era la pérdida logarítmica) con 10000 elementos en el...
He estado buscando métodos de aprendizaje semi-supervisados y he encontrado el concepto de "pseudo-etiquetado". Según tengo entendido, con pseudo-etiquetado tiene un conjunto de datos etiquetados, así como un conjunto de datos sin etiquetar. Primero entrena un modelo solo con los datos...
Por lo que he leído: Supervisión distante : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and label them and...
Quiero aprender (deducir) los pesos de los atributos para mi medida de disimilitud que puedo usar para la agrupación. Tengo algunos ejemplos de pares de objetos que son "similares" (deben estar en el mismo grupo), así como algunos ejemplos ( c i , d i ) de pares de objetos que "no son similares"...
He leído los excelentes comentarios sobre cómo lidiar con los valores perdidos antes de aplicar SVD, pero me gustaría saber cómo funciona con un ejemplo simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada la matriz anterior, si elimino los valores de NA,...